WAN 2.2 Image-to-Video 14B GGUF | Рабочий процесс для начинающих с использованием ComfyUI скачать в хорошем качестве

WAN 2.2 Image-to-Video 14B GGUF | Рабочий процесс для начинающих с использованием ComfyUI

Привет, ребята! С вами снова я, Caocao2025, и в этом уроке я покажу вам, как создать самый быстрый и эффективный рабочий процесс для модели Wan 2.2 Image-to-Video 14B в ComfyUI. Это руководство на 100% подходит для начинающих и фокусируется на использовании квантованных моделей GGUF и Light2V LoRA для значительного сокращения времени генерации и экономии видеопамяти. Вам не нужна мощная видеокарта, чтобы получить потрясающие результаты! 🚀 Что вы узнаете в этом уроке для начинающих: ✅ Как загрузить и настроить две модели Wan 2.2 GGUF (High Noise и Low Noise). ✅ Необходимые пользовательские узлы: ComfyUI-GGUF, VHS и ComfyUI KJ Nodes. ✅ Полное пошаговое описание создания рабочего процесса ComfyUI с использованием основных компонентов. ✅ Оптимизация скорости генерации с помощью Light2V LoRA и специальных настроек K Sampler (расширенные) (LCM, количество шагов). ✅ Проверка производительности: посмотрите, как работает рабочий процесс в реальном времени на RTX 4060 Ti с 16 ГБ видеопамяти (время выполнения сократилось с 14-18 минут до 8-10 минут для последующих поколений!). ✅ Прямое сравнение качества финального видео Wan 2.2 и Wan 2.1. ✅ Финальный файл рабочего процесса ComfyUI доступен для скачивания, так что вы можете сразу начать работу! Время генерации в реальных условиях на RTX 4060 Ti с 16 ГБ видеопамяти. ✅ 🔗 Ссылки на рабочий процесс и модели (все ссылки в описании видео): ✅ JSON-файл финального рабочего процесса: https://civitai.com/models/2211789?mo... ✅ Модели Wan 2.2 GGUF (с высоким и низким уровнем шума) и VAE: https://huggingface.co/QuantStack/Wan... ✅ Light2V LoRA: https://huggingface.co/Kijai/WanVideo... ✅ Текстовый кодировщик UMT5_XXL_PF16: [https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_...] ✅ Clip vision H (новая ссылка): https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_... ✅ Как выполнить преобразование текста в видео WAN 2.2 GGUF T2V:    • Wan 2.2 T2V 14B GGUF Workflow for ComfyUI ...   Краткое описание настройки ключевых узлов: ✅ Модели: Два Unet Loader GGUF (с высоким и низким уровнем шума), Load CLIP (UMT5_XXL_PF16), два Load LoRA (Light2V). ✅ Генерация: wanImageToVideo, два CLIP Text Encode, два Model Sampling SD3. ✅ Сэмплирование: Два K Sampler (расширенные настройки): ✅ Высокий уровень шума: Шаг 8, CFG 1, Sampler LCM, Завершение на шаге 4, Возврат с остаточным шумом: Включить. ✅ Низкий уровень шума: Шаг 8, CFG 1, Sampler LCM, Начните с Шага 4, Добавить шум: Отключить. ✅ Конечный результат: Декодирование VAE, Объединение видео (25 кадров в секунду). 👍 Если этот урок оказался вам полезным, пожалуйста, поставьте лайк, поделитесь им и оставьте комментарий! 🔔 Подпишитесь на канал Caocao2025, чтобы получать больше эффективных рабочих процессов ComfyUI и уроков по ИИ!