Wan2.1-VACE-14B(pro)
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模型描述
👑 Wan2.1-VACE-14B (LoRA 加速)：通过 CausVid LoRA 实现 3 步视频生成，速度提升 10 倍
🎬 使用 Wan2.1 和 CausVid LoRA，将视频生成速度提升约 10 倍！🎬
📌 概述
Wan2.1-VACE-14B 视频扩散模型，配合 CausVid LoRA 使用，专为高质量、高效率的视频生成而设计。它在 480p 和 720p 分辨率下表现尤为出色，通过简化的 3 步 ComfyUI 流程实现快速生成。本指南将引导您完成设置流程，解锁这一加速视频生成功能，包括全精度模型和量化模型（如快速的 Q3KL GGUF）的选项。
🔑 关键组件
扩散模型（14B）：
全精度：wan2.1_vace_14B_fp16.safetensors（推荐用于与 LoRA 示例兼容）
量化版（Civitai）：wan2.1_vace_14B_Q4KM.safetensors
量化版（GGUF - Civitai）：wan2.1_vace_14B_Q3kl.gguf（5分钟示例中使用，需 GGUF 加载器）
这与 Hugging Face 上的 GGUF 格式不同（它们缺失了关键组件！）。我测试过那个版本，它无法用于 vid2vid 任务。因此，我专门开发了适用于 vid2vid 的自有类型，这些模型经过优化并采用不同结构，以确保兼容性和更佳效果。如果您需要其他类型，请在测试 Hugging Face 版本后“留言”！
性能 LoRA（加速必备）：
VAE：
文本编码器： 任选其一：
umt5_xxl_fp16.safetensors（推荐，以匹配 Kijai 的 LoRA 工作流封装兼容性）
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors（更小，fp8 版本）
📁 文件组织
请将下载的文件置于您的 ComfyUI 目录中，结构如下：
ComfyUI/
├── models/
│ ├── diffusion_models/
│ │ └── wan2.1_vace_14B_fp16.safetensors # 或 Q4KM.safetensors，或 Q3kl.gguf
│ ├── text_encoders/
│ │ └── umt5_xxl_fp16.safetensors # 或 fp8 版本
│ ├── loras/
│ │ └── Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32.safetensors
│ └── vae/
│ └── wan_2.1_vae.safetensors
🎨 模型展示：快速生成 720p 电影级镜头
此配置结合 Wan2.1-VACE-14B 和 CausVid LoRA，能以惊人速度生成 720p（及 480p）视频片段，使用量化 GGUF 模型时速度更快。它非常适合快速迭代、创意实验和高效内容创作，整个流程仅需 3 步即可完成。
💡 使用提示
模型与 LoRA 配置： 为获得最佳速度与画质，请使用适当的 14B 模型（如
wan2.1_vace_14B_fp16.safetensors或wan2.1_vace_14B_Q3kl.gguf）搭配Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32.safetensorsLoRA。LoRA 的强度通常建议设为 1.0。文本编码器： 推荐使用
umt5_xxl_fp16.safetensors以获得与现有示例和 Kijai 原始演示的最佳兼容性。fp8 版本可节省显存。分辨率： 该配置专为 480p 和 720p 视频生成优化。
性能提升：
无 LoRA（fp16）：在 RTX 4090 上生成一个 81 帧的 720p 视频可能需要约 40 分钟。
使用 CausVid LoRA（fp16）：同一视频可在 RTX 4090 上约 4 分钟内生成。
使用 CausVid LoRA + Q3KL GGUF：在具备 GGUF 加载器的硬件上，生成类似输出可能更快，约 5 分钟或更短。
工作流简化： 除速度外，本方案的最大优势在于模型加载后仅需 3 步即可完成生成：1. 输入提示（文本输入），2. KSampler（或带 LoRA 和选定模型的等效节点），3. 视频合成（输出）。
🌟 致谢
Wan 2.1 原始模型由 Comfy-Org 重新打包为 ComfyUI 版本：Hugging Face 上的 Wan 2.1 ComfyUI 重打包版。性能增强型 CausVid LoRA（Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32.safetensors）由 Kijai 提取并分享。原始公告与详情：Kijai 的 Reddit 帖子。量化版 GGUF 和 Safetensors 模型可在 Civitai 上获取，提升可访问性与速度。感谢底层 CausVid 技术 的开发者（推测为 MIT 许可证或类似开源协议）。
👨💻 开发者信息
本指南由 Abdallah Al-Swaiti 创建：
更多工具与更新，请查看我的其他仓库。
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