WAN2.2 FP8 KJ

根据我的个人经验，Comfy-Org FP8 与 Kijai 量化模型在初步对比时质量差异并不显著，但随着时间推移，细节上的细微改进逐渐显现，如今我在使用 Kijai 量化模型 时能明显察觉到这些提升。很难精确描述，但这些微小的增强确实带来了实质性的差异，让人忍不住回头使用。对于 NSFW 视频，我使用 SmoothMix 高噪点搭配一个强度设为 0.23 的 LightX2V 来消除弹跳问题。 使用 ComfyUI 默认工作流或压缩包中的 WanVideoWrapper：I2V | T2V

• 实际使用中：某些工作流在加载时可能占用稍多 VRAM，但一旦运行，其速度通常与默认 Comfy-Org 工作流相当甚至略快。质量与 FP16 极为接近，尤其在细微细节、纹理和运动表现上。

• 采用一种受腾讯 HunyuanVideo FP8 代码启发的 量化方法，实现了“优于 FP16 的 FP8 缩放模型”（在对比衡量时）。

• 大型线性权重使用 FP8，而许多小型张量（偏置、归一化、嵌入、头、调制）保留为 FP32，以提升稳定性。

• 与 ComfyUI‑WanVideoWrapper 一同设计和测试，但也兼容原生 WanVideo 节点。

Comfy-Org 还是 Kijai？该选哪个？

• 选择 Kijai FP8，如果你：

  • 关注从 FP8 中榨取每一丝质量，重视在多次渲染中细节、纹理和运动连贯性的细微提升。

  • 使用 ComfyUI‑WanVideoWrapper，或不介意对工作流稍作实验。

  • 愿意在加载时接受稍高的 VRAM 消耗，以换取实际生成时潜在的质量/速度提升。

• 选择 Comfy-Org FP8，如果你：

  • 希望使用与 ComfyUI Wan2.2 教程和示例一致的“官方默认”版本。

  • 偏好稳定、文档齐全、可直接与原生 WanVideo 节点“开箱即用”的配置。

  • 主要关注扎实的质量与 VRAM 节省，而非追求最后 1-2% 的细节提升。

可以把 Comfy-Org FP8 视为可靠的基准，而 Kijai FP8 则是为爱好者优化的变体，在关键区域拥有更高精度，并在细微细节上略胜一筹。