Wan2.1 i2v running issue

### Describe the bug

When I was trying to run the script which is python cache-dit/examples/pipelinerun_wan_2.2.py by the weight of Wan2.1-I2V-14B-720P-Diffusers, an error displayed.

Traceback (most recent call last):
File "/home/mzb/cache-dit/examples/pipeline/run_wan.py", line 60, in
video = pipe(
^^^^^
File "/root/miniconda3/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 120, in decorate_context
return func(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/root/miniconda3/lib/python3.11/site-packages/diffusers/pipelines/wan/pipeline_wan.py", line 613, in __call__
latents = self.scheduler.step(noise_pred, t, latents, return_dict=False)[0]
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/root/miniconda3/lib/python3.11/site-packages/diffusers/schedulers/scheduling_unipc_multistep.py", line 992, in step
model_output_convert = self.convert_model_output(model_output, sample=sample)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/root/miniconda3/lib/python3.11/site-packages/diffusers/schedulers/scheduling_unipc_multistep.py", line 628, in convert_model_output
x0_pred = sample - sigma_t * model_output
~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
RuntimeError: The size of tensor a (36) must match the size of tensor b (16) at non-singleton dimension 1

### Reproduction

See description

### Logs

```shell

```

### System Info

- 🤗 Diffusers version: 0.35.2
- Platform: Linux-5.15.0-25-generic-x86_64-with-glibc2.35
- Running on Google Colab?: No
- Python version: 3.11.11
- PyTorch version (GPU?): 2.9.0+cu128 (True)
- Flax version (CPU?/GPU?/TPU?): not installed (NA)
- Jax version: not installed
- JaxLib version: not installed
- Huggingface_hub version: 0.36.0
- Transformers version: 4.57.1
- Accelerate version: 1.11.0
- PEFT version: not installed
- Bitsandbytes version: not installed
- Safetensors version: 0.6.2
- xFormers version: not installed
- Accelerator: NVIDIA L20, 46068 MiB

### Who can help?

_No response_

Beginnen Sie mit examples/pipelinerun_wan_2.2.py und pipeline/run_wan.py und reproduzieren Sie anschließend den Lauf mit Wan2.1-I2V-14B-720P-Diffusers sowie den aufgeführten Diffusers- und PyTorch-Versionen. Verfolgen Sie den Aufruf in die Wan-Pipeline von diffusers und den UniPC-Scheduler hinein, an der Stelle, an der Tensoren der Größen 36 und 16 zusammentreffen; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn das Beispiel ohne den gemeldeten Shape-Mismatch-Fehler ausgeführt wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.