WAN2.2 Workflow+LORA (I2V,T2V) 4GB-VRAM GGUF
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模型描述
视频生成工作流（WAN 2.2）
专为 RTX 3050 笔记本电脑（4 GB 显存）和 ComfyUI 优化，请使用 14b 模型。
请使用建议资源部分中的 Light2v LoRA！若未使用，请将 cfg 设为 6，总步数设为 30-60。
同时，请确保对于 14b 版本，第二个采样器的去噪设置较低（0.3-0.5）。
视频说明
🧠 支持的工作流
Wan2.2 T2V（文本到视频）14B
Wan2.2 I2V（图像到视频）14B
Wan2.2 TI2V-5B（混合文本/图像到视频）
⚙️ 使用的节点（通过 ComfyUI Manager 或以下链接安装）
注意：仅在使用 Stack LoRA Loader 时需要 rgthree。
⚡ WAN 2.2 特点
混合专家（MoE）架构，包含高噪声与低噪声专家，以提升生成质量
电影级美学控制：灵活管理灯光、色彩、构图和视觉风格
增强的运动建模：更强地支持复杂、流畅的摄像机与物体运动
高效压缩：TI2V-5B 模型采用高压缩 VAE，配合 ComfyUI 卸载，仅需 8 GB 显存即可运行
📦 模型下载 + VAE
*这些是原始模型的转换版本，以便在更低显存下运行。
所有这些 GGUF 转换目前均由以下人员完成：
https://huggingface.co/bullerwins
https://huggingface.co/QuantStack
*如找不到所需模型，请查看上述个人资料！
🧩 额外必需文件（请勿从模型下载处获取）
📥 下载内容及使用方法
✅ 量化建议：
Q_5 – 🔥 速度与质量的最佳平衡
Q_3_K_M – 快速且相当准确
Q_2_K – 可用，但有部分质量损失
5B 模型 – ⚡ 超快，细节较低（适合测试）
14B 模型 – 🎯 高质量，较慢且显存占用高
提醒：较低的 "Q" = 更快且显存占用更少，但质量更低
较高的 "Q" = 更佳质量，但显存占用更高且速度更慢
此模型生成的图像
未找到图像。