阿里开源黑科技！Wan2.1-14B-T2V-FusionX-VACE本地部署教程：基础模型+专项优化模块“实现质变！

一、介绍

今年5月，阿里云开源Wan2.1-VACE-14B模型，凭借其突破性技术架构与多模态能力，极大提升了AI视频创作效果。本次合并模型整合了 Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B 的作用域（scopes）与 vrgamedevgirl84/Wan14BT2VFusionX 的模型架构。

合并流程：

1. 提取 VACE 作用域；
2. 将作用域注入目标模型；
3. 使用 lum3on 开发的 ComfyUI 自定义节点 ComfyUI-ModelQuantizer ，将模型权重转换为特定的 FP8（8 位浮点数）格式（包括 E4M3FN 和 E5M2）。

二、部署过程

基础环境最低要求说明：

环境名称	版本信息 1
Ubuntu	22.04.4 LTS
Cuda	V12.8
Python	3.12
NVIDIA Corporation	RTX 4090

1. 更新基础软件包

查看系统版本信息

# 查看系统版本信息，包括ID（如ubuntu、centos等）、版本号、名称、版本号ID等
cat /etc/os-release

配置 apt 国内源

# 更新软件包列表
apt-get update

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

# 安装 Vim 编辑器
apt-get install -y vim

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为“是”，这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见，先备份当前的 sources.list 文件之后，再进行修改：

# 备份现有的软件源列表
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。这是一个好习惯，因为编辑 sources.list 文件时可能会出错，导致无法安装或更新软件包。有了备份，如果出现问题，您可以轻松地恢复原始的文件。

# 编辑软件源列表文件
vim /etc/apt/sources.list

这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT（Advanced Package Tool）用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中，您可以使用方向键来移动光标，i 键进入插入模式（可以开始编辑文本），Esc 键退出插入模式，:wq 命令保存更改并退出 Vim，或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。

编辑 sources.list 文件时，请确保您了解自己在做什么，特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定，最好先搜索并找到可靠的源信息，或者咨询有经验的 Linux 用户。

使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，复制以下代码替换 sources.list 里面的全部代码，配置 apt 国内阿里源。

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

安装常用软件和工具

# 更新源列表，输入以下命令：
apt-get update

# 更新系统软件包，输入以下命令：
apt-get upgrade

# 安装常用软件和工具，输入以下命令：
apt-get -y install vim wget git git-lfs unzip lsof net-tools gcc cmake build-essential

出现以下页面，说明国内 apt 源已替换成功，且能正常安装 apt 软件和工具

2. 安装 Miniconda

• 下载 Miniconda 安装脚本 ：
  • 使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，包含了 Anaconda 的核心组件，用于安装和管理 Python 包。
• 运行 Miniconda 安装脚本 ：
  • 使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。

# 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 运行 Miniconda 安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 初次安装需要激活 base 环境
source ~/.bashrc

按下回车键（enter）

输入 yes

输入 yes

安装成功如下图所示

pip 配置清华源加速

# 编辑 /etc/pip.conf 文件
vim  /etc/pip.conf

加入以下代码

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意事项：

• 请确保您的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。
• 在运行安装脚本之前，您可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。
• 安装过程中，您将被提示是否同意许可协议，以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 “yes” 以完成安装和初始化。
• 安装完成后，您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。
• 如果链接无法访问或解析失败，可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接，并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

3. 从 github 仓库 克隆项目

• 克隆存储库：

# 克隆项目
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

请注意，如果 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 这个链接不存在或者无效，git clone 命令将不会成功克隆项目，并且会报错。确保链接是有效的，并且您有足够的权限访问该存储库。

4. 创建虚拟环境

# 创建一个名为 comfyenv 的新虚拟环境(名字可自定义)，并指定 Python 版本为 3.12
conda create -n comfyenv python=3.12 -y

5. 安装模型依赖库

• 切换到项目目录、激活 comfyenv 虚拟环境、安装 requirements.txt 依赖

# 切换到 ComfyUI 项目工作目录
cd /ComfyUI

# 激活 comfyenv 虚拟环境
conda activate comfyenv

# 在 comfyenv 环境中安装依赖
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install -r requirements.txt

6. 下载模型相关文件

#激活虚拟环境
conda activate comfyenv
#使用 huggingface-cli 下载模型
pip install "huggingface_hub[cli]"

#切换到目录ComfyUI/models/diffusion_models
cd ComfyUI/models/diffusion_models
#下载模型，您可以根据自身需求下载，此处以Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE-FP16.safetensors为例
huggingface-cli download QuantStack/Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE-FP16.safetensors --local-dir ./

#切换到目录ComfyUI/models/text_encoders
cd ComfyUI/models/text_encoders
#下载文本编码器，您可以根据自身需求下载，此处以umt5_xxl_fp16.safetensors为例
huggingface-cli download Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/text_encoders umt5_xxl_fp16.safetensors --local-dir ./

#切换到目录ComfyUI/models/vae
cd ComfyUI/models/vae
#下载VAE，您可以根据自身需求下载，此处以Wan2_1_VAE_bf16.safetensors为例
huggingface-cli download Kijai/WanVideo_comfy/ Wan2_1_VAE_bf16.safetensors --local-dir ./

7. 运行 main.py 文件

#运行main.py
cd /ComfyUI
conda activate comfyenv
python main.py

三、网页演示

出现以下 ComfyUI 页面，代表模型已搭建完成。