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वीडियो क्वांटाइज़ेशन

क्वांटिज़ेशन Wan वजन को छोटा करता है ताकि वे एक छोटे GPU फिट हों। आधिकारिक generate.py केवल dtypes (--convert_model_dtype) कास्ट करता है। सच FP8, GGUF, डिस्टिलैशन और कैश LightX2V, DiffSynth, FastVideo, Cache-dit और ComfyUI GGUF लोडर में रहते हैं।

FP8GGUFLightX2V
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BF16, FP8, GGUF और NVFP4 का डिस्टिलित Wan DiT मार्ग
चार अलग-अलग ग्राफ। क्वांटिज़्ड का उपयोग न करें जैसे वे एक प्रारूप हों।

आधिकारिक रेपो क्या करता है

--convert_model_dtype पैरामीटर को config.param_dtype (आमतौर पर bf16/fp16) में परिवर्तित करता है। --offload_model True और --t5_cpu के साथ संयुक्त यह समर्थित 80 GB → थोड़ा कम पथ नहीं 4-बिट है।

सामुदायिक संपीड़न

  • DiffSynth-Studio FP8, परत-बंद, अनुक्रम समानांतर, LoRA।
  • LightX2V चरणबद्ध आसवन, क्वांटिज़्ड पैक, हल्के वजन VAE, कम ध्यान.
  • FastVideo विघटित Wan विरलै ध्यान के साथ।
  • Cache-dit DBCache / TaylorSeer / Cache-CFG पर Wan2.2 MoE (बिट नहीं, गणना छोड़ता है) ।
  • ComfyUI-GGUF / Kijai WanVideoWrapper GGUF और कर्नेल स्तर के ट्रिक्स।

चुनने का तरीका

आधिकारिक नमूना गुणवत्ता → bf16 + अपलोड या मल्टी-GPU की आवश्यकता है। लगभग पूर्ण गुणवत्ता → FP8 पर 4090 की आवश्यकता है (FP8 बनाम GGUF देखें) । 1216 GB → GGUF या एक डिस्टिल LightX2V पैक की आवश्यकता है, और बनावट के नुकसान की उम्मीद है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्वांटिज़ेशन ऑडियो जोड़ता है?
नहीं, नहीं।
क्या कैश क्वांटिज़ेशन है?
नहीं. Cache-dit कदमों के पार सक्रियण पुनः उपयोग करता है. वजन पूरी सटीकता रहता है जब तक आप भी मात्रा नहीं है।

प्राथमिक स्रोत

Wan-Video/Wan2.2 README से सत्यापित · 28 अगस्त 2026

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