WanVideo fp8模型：ComfyUI视频生成效率新标杆
【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
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突破，为ComfyUI用户带来更高效的文本转视频（T2V）创作体验。
当前AI视频生成领域正面临计算资源需求高与创作效率不足的双重挑战。随着模型参数规模不断扩大（从千万级向十亿级迈进），高分辨率、长时长视频生成往往需要专业GPU支持，普通创作者难以负担。据行业观察，主流10B级以上视频模型在消费级硬件上完成一段10秒视频生成通常需要数分钟，严重制约了内容创作的流畅性。
WanVideo_comfy_fp8_scaled模型的核心突破在于基于腾讯混元视频团队的FP8量化优化代码，实现了对Wan2.1-VACE系列基础模型（包括14B和1.3B参数版本）的高效压缩。与传统FP16精度相比，该模型在保持视频生成质量的同时，显著降低了显存占用和计算耗时。
在实际应用中，该模型展现出三大优势：首先是兼容性强，可直接与ComfyUI-WanVideoWrapper插件（最新版本）及ComfyUI原生WanVideo节点配合使用，无需复杂配置；其次是性能稳定，在14B参数T2V模型的对比测试中（25步采样、832×480分辨率、81帧长度），未使用LoRA的情况下仍保持了流畅的动态效果和清晰的细节呈现；第三是版本迭代迅速，目前已推出标记为"v2"的e5m2改进版本，通过进一步优化缩放策略提升了生成一致性。
该模型的推出将加速AI视频创作的平民化进程。对于独立创作者而言，FP8量化技术意味着在中端硬件上也能运行原本需要高端GPU支持的大参数模型，视频生成时间可能缩短30%-50%；对于企业用户，可显著降低云端推理成本，提高内容生产效率。随着量化技术与视频生成模型的深度结合，未来可能催生更多轻量化、高效率的创作工具，推动AI视频从专业领域向大众创作场景渗透。
WanVideo_comfy_fp8_scaled模型的实践验证了量化技术在视频生成领域的巨大潜力。作为衔接大参数模型与终端设备的关键技术，FP8优化不仅为当前视频创作提供了效率解决方案，更为后续更大规模模型的落地应用探索了可行路径。随着技术迭代，我们有理由期待AI视频生成在效率、质量与成本之间找到更优平衡点，进一步释放创意生产力。
【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
