WAN2.2 S2V QuantStack - GGUF 14B Sound-to-Video
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模型描述
音视频生成效率的重大突破。 本革命性工作流通过采用完全量化的 GGUF 模型处理 UNET 和 CLIP，可在消费级硬件上运行庞大的 140 亿参数 WAN2.2 音视频模型。体验真正由音频驱动的动画效果，VRAM 需求大幅降低，让高端音视频生成触手可及。支持 CPU/GPU 混合执行。
工作流说明
本工作流是一项技术杰作，旨在让强大的 WAN2.2 音视频 140 亿参数模型普及化。通过使用 ComfyUI-GGUF 插件，它以高度压缩的量化 GGUF 格式加载 UNET 与 CLIP 模型，实现以下优势：
显著节省 VRAM： 采用 Q2_K 量化的 UNET 模型，使 140 亿参数模型可在仅 8–10GB VRAM 的 GPU 上运行，甚至可在性能充足的 CPU 系统上运行。
混合执行： 智能在 GPU 与 CPU 之间动态分配层运算，最大化任意硬件配置的性能表现。
完整功能保真： 尽管经过压缩，仍完整保留所有音视频生成功能：音频驱动的运动、高质量输出与专业级视频编码。
这是为曾认为 140 亿参数音视频模型遥不可及的用户打造的终极方案。现在，你可以运行它了。
功能与技术细节
🧩 量化的模型栈（核心秘诀）：
UNET (GGUF):
Wan2.2-S2V-14B-Q2_K.gguf— 视频生成核心模型，量化至 2 位，实现极致效率。CLIP (GGUF):
umt5-xxl-encoder-q4_k_m.gguf— 文本编码器，量化至 4 位，实现性能最优。VAE:
Wan2.1_VAE.safetensors— 以常规方式加载，确保最高视觉保真度。音频编码器:
wav2vec2_large_english.safetensors— 将输入音频编码为模型可处理的格式。
🎬 核心功能：
真实音视频生成： 生成的动画直接受输入音频特征驱动。
自动时长计算： 根据音频文件时长，自动计算所需视频帧数（
length）。智能图像预处理： 自动将输入图像缩放至最优尺寸（0.2 百万像素），同时保持原始宽高比以适配动画。
专业输出： 使用
VHS_VideoCombine渲染最终 MP4 视频，实现完美音画同步。
⚙️ 优化管线：
清晰分组的节点布局，便于理解与操作。
通过 reroute 节点高效路由，保持工作流整洁有序。
使用方法 / 运行步骤
前提条件（至关重要）：
ComfyUI-GGUF 插件： 您必须从其 GitHub 仓库安装
ComfyUI-GGUF插件。此为必需项。GGUF 模型文件： 下载所需量化模型：
Wan2.2-S2V-14B-Q2_K.gguf（放入Qwen 2SV\文件夹）umt5-xxl-encoder-q4_k_m.gguf
标准模型： 确保已拥有
Wan2.1_VAE.safetensors和wav2vec2_large_english.safetensors。
操作步骤：
加载图像： 在
LoadImage节点中，选择您的起始图像。加载音频： 在
LoadAudio节点中，选择您的.wav或.mp3文件。编写提示词： 在正向提示词节点中描述您的场景。负向提示词已预先配置。
排队生成： 工作流将自动编码音频，通过量化的 140 亿参数模型处理，并生成视频。
⏯️ 输出： 生成完成的视频将保存在您的 ComfyUI output/video/ 文件夹中，格式为 MP4。