Hunyuan Video Img2Vid Low vram 4gb Workflow

안녕하세요, 이 작업 흐름은 저사양 VRAM을 위한 훈위안(Hunyuan)용 반-native ComfyUI 워크플로우입니다.

저는 RTX3050이 장착된 노트북에서 이 워크플로우를 사용했으며, 작동은 하지만 매우 오래 걸립니다.

기존 훈위안 Wrappers를 사용할 충분한 VRAM이 없다면

Wan2.1이 훨씬 뛰어납니다!

참고사항

이 워크플로우는 Img2vid 작업 흐름과 text2vid 모델을 포함합니다.

이것은 이미지를 애니메이션화하는 것이 아니라, 예시 이미지를 잠재 공간으로 변환하여 모델에 스타일 정보를 제공합니다.

텍스트 워크플로우는 저사양 VRAM 환경에서 매우 잘 작동하며, 양자화 버전을 확인해보세요.

이 워크플로우는 GGUF 버전의 모델, 업스케일러 및 rifleX를 활용합니다.

더 적은 VRAM을 사용한다면, 샘플러를 TiledKSampler로 교체할 수 있습니다.

설치

부족한 커스텀 노드는 ComfyUI Manager를 사용해 설치하세요.

필요한 모델:

저는 "fast-hunyuan-video-t2v-720p-Q5_K_M.gguf"를 사용하여 좋은 결과를 얻었으며, 이 모델은 4GB VRAM에서 작동합니다. Q8 버전은 품질이 가장 뛰어나지만 매우 오래 걸립니다.

빠른 모델을 사용하지 않으려면:

VAE 및 Clip/텍스트 인코더:

hunyuan_video_vae_bf16.safetensors, llava_llama3_fp8_scaled.safetensors

ComfyUI Manager를 통해 모든 항목을 최신 상태로 업데이트하세요. GGUF 노드에 문제가 발생할 수 있으며, 일반적으로 업데이트로 해결됩니다.