影片量化

量化是為了讓 Wan 權重塞進更小的 GPU。官方 generate.py 只做 dtype 轉換(--convert_model_dtype)。真正的 FP8、GGUF、蒸餾和快取在 LightX2V、DiffSynth、FastVideo、Cache-dit 以及 ComfyUI GGUF 載入器裡。

FP8GGUFLightX2V
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Wan DiT 的 BF16、FP8、GGUF 與蒸餾 NVFP4 路徑
四張不同的計算圖。不要把「量化」當成一種格式。

官方倉庫做了什麼

--convert_model_dtype 把引數轉到 config.param_dtype(通常 bf16/fp16)。再配合 --offload_model True 與 --t5_cpu,這是支援的「80 GB 稍微省一點」路徑——不是 4-bit。

社群壓縮

  • DiffSynth-Studio — FP8、逐層 offload、序列並行、LoRA。
  • LightX2V — 步數蒸餾、量化包、輕量 VAE、稀疏注意力。
  • FastVideo — 帶稀疏注意力的蒸餾 Wan。
  • Cache-dit — 在 Wan2.2 MoE 上做 DBCache / TaylorSeer / Cache-CFG(跳過計算,不是少位元)。
  • ComfyUI-GGUF / Kijai WanVideoWrapper — GGUF 與核心級技巧。

怎麼選

要官方取樣質量 → bf16 + offload 或多卡。要 4090 接近滿血 → FP8(見 FP8 vs GGUF)。要 12–16 GB → GGUF 或蒸餾 LightX2V 包,並接受紋理損失。

常見問題

量化會加音訊嗎?
不會。
快取算量化嗎?
不算。Cache-dit 複用逐步啟用。除非你另外量化,權重仍是全精度。

一手來源

已對照 Wan-Video/Wan2.2 README 核對 · 2026-08-28

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