腾讯混元视频模型FP8量化版实战：8G显存显卡玩转绅士动画创作

腾讯混元视频模型FP8量化版实战：8G显存显卡玩转绅士动画创作

【免费下载链接】hunyuanimage-gguf 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf

腾讯混元视频模型（HunYuanVideo）凭借出色的视频生成效果广受好评，但较高的推理门槛曾让众多消费级显卡用户望洋兴叹。不过近日，开发者Kijai推出了该模型的FP8量化版本，成功将运行门槛大幅降低，使得拥有8G显存"甜品级"显卡的用户也能体验AI视频创作的乐趣。本文将详细介绍如何利用这一量化模型在本地部署并生成绅士风格动画内容。

本地环境部署准备

首先需要搭建ComfyUI运行框架，通过以下命令克隆官方仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf

进入项目目录后，推荐安装PyTorch的nightly版本以获得最佳性能：

cd ComfyUI
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu124

随后安装项目依赖：

pip3 install -r requirements.txt

视频生成节点安装

接下来需要部署视频生成专用节点组件，可通过两种方式实现：

方法一：直接克隆节点项目

cd custom_nodes
git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper.git

方法二：通过ComfyUI-Manager安装 先安装管理器插件：

cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

然后修改配置文件config.ini，将security_level从normal改为weak：

[default]
security_level = weak

完成后重启服务，在Web界面的管理器中搜索并安装"ComfyUI-HunyuanVideoWrapper"节点。

模型文件获取与配置

FP8量化版本的视频模型可从Hugging Face获取：

https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/tree/main

需下载两个核心文件：

• 主模型：hunyuan_video_720_cfgdistill_fp8_e4m3fn.safetensors（放入models/diffusion_models目录）
• VAE模型：hunyuan_video_vae_bf16.safetensors（放入models/vae目录）

文本编码模型需下载基于Llama3-8B的专用版本：

https://huggingface.co/Kijai/llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer

将下载后的模型文件整体放入models/LLM目录，确保目录结构如下：

models/LLM/llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer/
├── config.json
├── generation_config.json
├── model-00001-of-00004.safetensors
├── ...（其他模型分片文件）
└── tokenizer_config.json

最后下载CLIP模型：

https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14

仅需下载model.safetensors及相关配置文件，放置于models/clip目录下。

启动与优化设置

完成上述配置后，通过以下命令启动服务：

python3 main.py

在Web界面导入节点目录中examples文件夹下的hyvideo_lowvram_blockswap_test.json工作流文件。对于8G显存设备，建议进行如下优化设置：

• 精度选择：fp16（可有效降低显存占用）
• 设备模式：main_device（性能优先）或offload（显存优先）

实际测试显示，使用RTX 4060 Laptop（8G显存）在main_device模式下，生成2秒视频约需15分钟；切换至offload模式虽能避免显存溢出，但生成时间会延长至30分钟左右。尽管速度有限，但考虑到硬件成本，该量化模型仍能提供令人满意的视频质量。

资源获取与总结

为方便用户快速上手，开发者提供了一键整合包：

• 基础整合包：https://pan.quark.cn/s/ab875c722947
• 工作流模板：https://pan.quark.cn/s/1ee93f104a66

整个部署过程中，模型文件与环境总占用空间约30G，建议确保硬盘有足够空间。FP8量化技术的应用，不仅让高性能AI视频生成走进普通玩家，更为内容创作领域开辟了新的可能性。随着优化技术的不断进步，未来消费级设备有望获得更高效的AI创作能力，让创意实现不再受硬件限制。

需要特别提醒的是，AI生成内容应遵守法律法规和公序良俗，合理使用技术工具。本教程仅作技术交流之用，请勿用于任何不当内容创作。

【免费下载链接】hunyuanimage-gguf 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf