Optimised Hunyuan/Skyreels/Wan 2.1 GGUF I2V + Upscale (Hunyuan LORA Compatible) (3060 12GBVRAM + 32gbRAM)

如果你遇到任何问题，欢迎在 Civitai/Discord 上私信我。

Hunyuan 720p I2V

1316.72s 73F 688x800 22步 dpmpp_2m simple

Hunyuan720pI2V Q6_K gguf（根据需要调整）
https://huggingface.co/city96/HunyuanVideo-I2V-gguf/tree/main

llava_llama3_vision
https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/blob/main/split_files/clip_vision/llava_llama3_vision.safetensors

clip_l（重命名为 clip_hunyuan）
https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/tree/main/split_files/text_encoders

hunyuan_video_vae_bf16
https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/tree/main/split_files/vae

Python 版本 3.12.7，Cuda 12.6，Torch 2.6.0+cu126
Triton Windows：https://github.com/woct0rdho/triton-windows/releases
下载适合你 Python 版本的 wheel 文件后，请打开命令提示符，导航到文件所在目录，然后运行以下命令：

通过 python_embeded：

python.exe -m pip install triton-3.2.0-(文件名)
python.exe -m pip install sageattention==1.0.6

---

Wan2.1

562.51s 512x512 uni_pc simple 33F
12步与8步分段按预期工作
81F 1018.89s！
81F 573.99s！
8步分段 161F/10s（16fps）512x512 uni_pc simple 6760.70秒，但可以运行！（已发布包含元数据的 PNG）

我收到了打赏提醒，请将你的创作发布到工作流画廊，或在你的帖子中添加资源，尽情享受吧！
Wan2.1 I2V 更新已发布！
49F
512x512
12步（两阶段：6+6）
Uni_pc
Simple
似乎每添加一个 LoRA，推理时间增加 200-400 秒
33F：700-900 秒
49F：1000-1500 秒

Wan2.1 480p I2V /unet（根据需要调整）
https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-480P-gguf/blob/main/wan2.1-i2v-14b-480p-Q6_K.gguf

Clip vision /clip_vision
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors

Vae /vae
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors

Text encoder /clip 或 /text_encoders
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

（可选）超分 /upscale_models
https://huggingface.co/lokCX/4x-Ultrasharp/blob/main/4x-UltraSharp.pth

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Skyreels

最终精简版 + 文本加权 Hunyuan LoRA 兼容性更新已发布
831.61 秒（无超分）
932.07 秒（无超分）
已在展示区发布视频
若你调整 UnetLoaderGGUFDisTorchMultiGPU 自定义节点中的 virtual_vram_gb（前提是你的 RAM 足够），可能在 8GB 显存或更低的设备上运行

第一阶段 415.369 秒，第二阶段 315.937 秒，VAE 70.838 秒，总计 837.93 秒。Q6 + 6步LoRA + SmoothLoRA + DollyLoRA
（我默认使用 DPM++2M/Beta + Smooth LoRA（非以人为中心时），平均运行时间：700-900 秒，73F，无超分）

Comfyui_MultiGPU = UnetLoaderGGUFDisTorchMultiGPU（图像潜变量批次为 4，flux-finetune Q8，替换 txt2img 工作流中的 GGUF 加载器）
Comfyui_KJNodes = TorchCompileModelHyVideo，Patch Sage Attention KJ，Patch Model Patcher Order（添加节点 > KJNodes > 实验性）

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https://huggingface.co/spacepxl/skyreels-i2v-smooth-lora
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调整 virtual_vram_gb 以适应你的需求（建议查看 Comfyui 命令行中加载模型到 SamplerCustom 后显示的 distorch 分配值），或使用普通 Unet Loader（GGUF）配合 skyreels-hunyuan-I2V-Q?_

首次加载
提示执行耗时 1662.22 秒 - 587.365 秒（超分）= 1075 秒
640x864
73 帧（稳定/生成时间）
步数：6-12（第一阶段 6 步 + 第二阶段 6 步）
cfg：4.0
采样器：Euler
调度器：Simple

（原始 Kijai 工作流：https://huggingface.co/Kijai/SkyReels-V1-Hunyuan_comfy/blob/main/skyreels_hunyuan_I2V_native_example_01.json）

带超分器的精简版 I2V 工作流，在 3060 12GB 显存 + 32GB 内存上优化
请确保更新 ComfyUI、Torch 和 CUDA

从 update 文件夹运行 update_comfyui.bat

返回你的 python_embeded 文件夹

点击顶部的文件目录栏，输入 cmd 并按回车

在 cmd 中输入：
"python.exe -m pip install --upgrade torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126"

∨∨ 可能破坏旧工作流 ∨∨

如果仍无法运行，请运行其他更新脚本：update_comfyui_and_python_dependencies.bat

∧∧ 可能破坏旧工作流 ∧∧

工作流资源：
Fast_Hunyuan LoRA（models/lora）：https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/blob/main/hyvideo_FastVideo_LoRA-fp8.safetensors

GGUF 模型（根据需要切换模型）（models/unet）：
https://huggingface.co/Kijai/SkyReels-V1-Hunyuan_comfy/blob/main/skyreels-hunyuan-I2V-Q6_K.gguf

VAE 模型（models/vae）：https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/blob/main/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors

clip_l 模型（我重命名为 clip_hunyuan）（models/clip）：
https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/clip_l.safetensors

llava_llama3 模型（models/clip）：
https://huggingface.co/calcuis/hunyuan-gguf/blob/main/llava_llama3_fp8_scaled.safetensors

超分模型（models/upscale_models）：
https://huggingface.co/uwg/upscaler/blob/main/ESRGAN/4x-UltraSharp.pth

个人生成时间

首次加载后基础生成时间（两阶段 + VAE 解码）：
758.173 秒
704.589 秒

首次加载后使用建议 LoRA：
779.494 秒

首次加载后 169F 测试（无加载测试）：
OOM

首次加载后 121F 测试 + 6步LoRA + SmoothLoRA（无加载测试）：
第一阶段
525.14s 第一次迭代
729.66s 第二次
736.19s 第三次
645.15s 第四次
665.55s 第五次
764.12s 第六次/平均
第二阶段
81.90s 第一次+第二次迭代
OOM
OOM 后立即重新入队从第二阶段开始：
6.17s 第一次迭代
113.74s 第二次+第三次
222.92s 第四次
327.62s 第五次
282.29s 第六次/平均
VAE 128.309s

97F 测试 I2V + 6stepLoRA（画廊中已发布）（尚未出现 OOM）
1123s
1013s