WanVideo fp8模型：ComfyUI视频生成新突破
【免费下载链接】WanVideo_comfy_fp8_scaled项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled
导语：WanVideo_comfy_fp8_scaled模型正式发布，通过FP8量化技术实现视频生成效率与质量的双重优化，为ComfyUI用户带来更高效的文本转视频体验。
行业现状：随着AIGC技术的快速发展，文本生成视频（Text-to-Video）领域正经历从实验室走向实用化的关键阶段。然而，现有大模型普遍面临计算资源消耗高、生成速度慢等问题，尤其是10亿参数级别的大型模型，往往需要高端GPU支持才能流畅运行。在此背景下，模型量化技术成为平衡性能与效率的重要突破口，FP8作为新一代量化标准，正逐步替代传统FP16成为提升模型运行效率的关键技术。
模型亮点：WanVideo_comfy_fp8_scaled模型基于腾讯混元视频团队的FP8量化代码优化而来，核心优势在于实现了与FP16精度相当的视频生成质量，同时显著降低计算资源需求。该模型支持两种参数规模：基于Wan2.1-VACE-14B和Wan2.1-VACE-1.3B的基础模型优化版本，可直接适配ComfyUI生态，包括专用的WanVideoWrapper插件及原生节点。
在实际测试中，14B参数版本在832×480分辨率、81帧长度、25步推理的配置下，无需LoRA微调即可生成连贯视频内容。官方测试数据显示，FP8量化后的模型在保持视觉质量的同时，内存占用和计算耗时均有明显改善，这使得中端硬件设备也能运行原本需要高端GPU支持的14B大模型。
行业影响：该模型的推出对AIGC视频创作生态具有双重意义。一方面，它降低了专业级视频生成的硬件门槛，使独立创作者和中小企业能够以更低成本接入先进视频生成技术；另一方面，其与ComfyUI的深度整合进一步丰富了开源创作工具链，推动视频生成工作流的模块化与个性化。随着量化技术的成熟，未来可能会出现更多兼顾性能与效率的模型，加速AIGC视频技术的普及应用。
结论/前瞻：WanVideo_comfy_fp8_scaled模型通过FP8量化技术验证了大模型视频生成的"轻量化"可行性。作为Wan-AI系列模型的重要优化版本，其不仅展示了基础模型的进化潜力，也为行业提供了"精度不减、效率提升"的量化实践范例。随着技术迭代，预计未来会有更多针对不同应用场景的量化模型出现，推动AIGC视频从"能生成"向"易生成"、"高效生成"迈进。
【免费下载链接】WanVideo_comfy_fp8_scaled项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
