[ComfyUI]又降了,只需10G显存玩转CogVideoX5B图生视频,效果太惊艳!

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上周听雨测试智谱开源的 CogVideoX5B 图生视频的时候还需要 16G 显存才能玩耍,没想开源社区这么快就把显存给打下来了,只需要 10G 显存就可以愉快的玩耍了,嗯,只需要一张 3060 12G 的入门显卡就可以了。

听雨之前介绍过 CogVideoX 的文生视频,作为一款开源的文生视频大模型,效果相当惊艳,尤其是后边推出的 CogVideoX5B 效果更佳,开源文生视频领域的 NO1。

当时就一直期待开源社区什么时候可以推出 CogVideoX 的图生视频,这不,他就在万众期待中走来了!

而且还没隔几天呢,CogVideoX5B 的 10G 量化版本就登场了!这不得好好来分享一波啊!

好了,话不多说,我们直接开整。


我们直接来上效果吧,具体的使用方式我们放在文末介绍。

可以看到质量还是很高的,还能看到晃动的头发以及起伏的肩膀。

动作幅度虽然很大,但是人物的一致性保持的非常不错。

可以看到宇航员头盔上的反光画面也是随着宇航员的动作在移动的。

这个运镜和一致性也是保持的相当不错呀,有种宁静致远的感觉。

这个看起来有点像延迟摄影的感觉有么有,而且地面上车辆经过的灯光也是相当真实有么有!

带有文字的图片也可以很好的保持一致性效果。

来个上帝之眼哈哈,这个眼球旁边的绒毛的浮动也是相当丝滑。

演示就到这里啦,剩下的就小伙伴们自己去发挥创作啦!

我们继续来讲讲具体如何操作!

需要用到的插件:GitHub - kijai/ComfyUI-CogVideoXWrapper

ComfyUI 管理器中还没有收录,我们直接通过 Git URL 进行下载就可以了,使用秋叶版的小伙伴也可以直接在绘世客户端版本管理进行安装。

插件同时支持文生视频和图生视频哦!

CogVideoX5B 的 10G 显存量化模型现在有两个版本,一个是官方原版的量化版本,一个是社区基于 CogVideoX 训练开发的 CogVideoX-Fun 的量化版本,这个社区版本支持自由分辨率哦!

听雨比较喜欢用 CogVideoX-Fun 版本,毕竟自由分辨率还是很香的,以下是 CogVideoX-Fun 版本的图生视频工作流。

上传一张图片,然后填写动画的描述提示词就可以了,参数可以直接使用默认的即可,最终的视频会按照我们上传的图片尺寸来生成。

第一次运行工作流的时候会自动下载模型,我们也可以手动下载,模型以及工作流放在文末的网盘里了,需要的小伙伴自取。

我们稍微来讲下几个可能会用到的节点参数。

video_length:帧数,最大 49 帧,帧率设置为 8 的话,可以生成 6s 的视频。

base_resolution:最终生成视频的分辨率,分辨率越高所需要的显存越大,生成 512 分辨率的视频需要 10G 显存。

最后的输出节点可以设置帧率,帧数除以帧率就是我们最终视频生成的时长了。其他参数就没啥好讲的了。

整体测试下来,虽然有时候视频不太稳定,但是多抽几次总是可以出来很棒的效果,作为一个开源的可以在消费级显卡上运行的视频大模型来说,已经相当不错了。

而且社区也一直在对模型更新迭代,未来视频效果只会越来越好,让我们再期待一下吧!

好了,今天的分享就到这里了,感兴趣的小伙伴快去试试吧!

网盘链接:模型以及工作流

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<think>好的,我现在需要解决用户在使用ComfyUI的WAN2.1进行视频时遇到的显存不足问题。首先,我得回顾一下用户提到的引用内容,看看有没有相关的信息可以借鉴。用户引用了三个资料:引用2提到显存低于8G和高于12G时选择不同的模型文件,引用3则介绍了ComfyUI的工作流配置。用户的问题集中在显存不足,所以我要从模型优化、显存管理、工作流调整这几个方面入手。 首先,模型优化方面,用户可能需要选择适合自己显存的模型版本。比如引用2中提到,显存低于8G可以选择使用fp8或fp16的量化模型,这样可以减少显存占用。我应该建议用户检查他们使用的模型文件是否正确,尤其是是否选择了低精度的版本。 接下来是显存管理。视频分辨率和减少帧数是常见的有效方法。高分辨率会占用更多显存,所以调整到720p或以下可能帮助。同时,分批次处理或者使用内存交换技术,比如将部分数据移到CPU内存,但要注意这可能影响成速度。然后是工作流调整。引用3提到ComfyUI的节点式工作流,可能需要优化节点配置,关闭不必要的预处理或后处理节点。比如,如果工作流中有多个高清修复节点,可以尝试移除或简化这些步骤。此外,使用显存清理工具,比如在成间隔自动释放未使用的显存,也是个好办法。 另外,硬件方面的建议也很重要。如果用户的显卡显存实在小,可能需要升级硬件,或者使用云服务,如引用1提到的阿里云星海智算,提供弹性算力,按需选择A100等大显存显卡,这可能从根本上解决问题。最后,用户可能需要检查ComfyUI的版本和插件是否最新,有些更新可能优化了显存使用。同时,社区可能有针对WAN2.1的特定优化技巧,推荐用户查阅相关论坛或文档。 总结起来,解决方案应该包括模型选择、参数调整、工作流优化、硬件升级或云服务使用等多个方面,确保用户能够根据自身情况选择合适的方法。同时,要提醒用户注意平衡画质和显存占用,避免过度低参数影响效果。</think>关于ComfyUI使用WAN2.1视频显存不足的解决方案,可参考以下步骤优化: ### 一、显存优化核心方案 1. **模型精度选择** - 显存≤8GB时:使用低精度量化模型`umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`,该版本通过8位浮点压缩可将显存占用低40%[^2] - 显存≥12GB时:选择`umt5_xxl_fp16.safetensors`实现精度与效率的平衡 2. **分辨率与帧率控制** $$ \text{显存消耗} \propto \text{分辨率}^2 \times \text{帧数} \times \text{批处理量} $$ 建议将输入分辨率至720P以下,帧率控制在12-24FPS,批处理量设为1 3. **节点式显存管理** ```python # 示例:ComfyUI工作流中插入显存清理节点 with torch.cuda.device(0): torch.cuda.empty_cache() torch.backends.cuda.sdp_kernel(enable_flash=True) # 启用FlashAttention优化 ``` ### 二、工作流优化技巧 1. **动态卸载技术** 在视频成节点间插入`VAE半精度解码`节点,通过`--medvram`参数启用动态显存卸载,可将峰值显存低30%[^3] 2. **分层渲染策略** ```mermaid graph TD A[输入像] --> B{显存检查} B -->|充足| C[全分辨率渲染] B -->|不足| D[分块渲染+无缝拼接] ``` 3. **混合精度训练配置** 在`WAN2.1_Config.yaml`中设置: ```yaml training_precision: "mixed_16_8" gradient_checkpointing: true ``` ### 三、硬件级解决方案 1. **云部署方案** 使用阿里云星海智算的A100实例(80GB显存),通过ComfyUI远程调用实现云端渲染,本地仅需维持2GB显存即可操作界面[^1] 2. **本地硬件组合优化** - 启用NVIDIA Resizable BAR技术 - 设置虚拟显存交换文件(至少32GB) - 使用PCIe 4.0 SSD作为缓存盘 ### 四、常见问题排查 1. **显存泄漏检测** 在ComfyUI启动命令后添加`--debug-memory`参数,实时监控各节点显存占用 2. **冲突插件处理** 禁用`高清修复类`插件(如UltimateSDUpscale),这些插件会使显存需求倍增
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