Video-Quantisierung

Quantifizierung schrumpft Wan Gewichte, damit sie in eine kleinere GPU- Offiziell. generate.py nur Gießtypen (--convert_model_dtypeDas stimmt. FP8, GGUF, Destillation und Cache leben in LightX2V, DiffSynth, FastVideo, Cache-ditund ComfyUI GGUF - Ladegeräte.

FP8GGUFLightX2V
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BF16, FP8, GGUF und destilliert NVFP4 Wege für Wan DiT
Vier verschiedene Grafiken. Verwenden Sie nicht quantized, als wären sie ein Format.

Was die offizielle Repo tut

--convert_model_dtype konvertiert Parameter in config.param_dtype (typischerweise bf16/fp16). In Kombination mit --offload_model True und --t5_cpu ist es der unterstützte 80 GB → etwas weniger Weg nicht 4-Bit.

Gemeinschaftskompression

  • DiffSynth-Studio FP8, Schicht-Auslastung, Sequenzparallel, LoRA.
  • LightX2V Schrittdestillation, quantifizierte Verpackungen, leichtgewicht VAE- Sie haben keine Aufmerksamkeit.
  • FastVideo Destiliert Wan mit geringer Aufmerksamkeit.
  • Cache-dit DBCache / TaylorSeer / Cache-CFG auf Wan2.2 MoE (überspringt die Berechnung, nicht die Bit).
  • ComfyUI-GGUF - Kijai WanVideoWrapper — GGUF und Kernel-Level-Tricks.

Wie man wählt

Sie benötigen eine offizielle Probenahmequalität → bf16 + Entladung oder mehrere GPU. Sie benötigen eine 4090 bei nahezu vollständiger Qualität → FP8 (siehe FP8 vs GGUF). Sie benötigen 1216 GB → GGUF oder eine destillierte LightX2V Verpackung und erwarten Texturverlust.

Häufige Fragen

Fügt die Quantifizierung Audio hinzu?
- Nein, ich weiß nicht.
Ist die Cache Quantifiziert?
- Nein, ich weiß nicht. Cache-dit Die Gewichte bleiben vollständig präzise, es sei denn, Sie quantifizieren auch.

Primärquellen

Mit dem Wan-Video/Wan2.2 README abgeglichen · 28. August 2026

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