视频量化

量化是为了让 Wan 权重塞进更小的 GPU。官方 generate.py 只做 dtype 转换(--convert_model_dtype)。真正的 FP8、GGUF、蒸馏和缓存在 LightX2V、DiffSynth、FastVideo、Cache-dit 以及 ComfyUI GGUF 加载器里。

FP8GGUFLightX2V
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Wan DiT 的 BF16、FP8、GGUF 与蒸馏 NVFP4 路径
四张不同的计算图。不要把「量化」当成一种格式。

官方仓库做了什么

--convert_model_dtype 把参数转到 config.param_dtype(通常 bf16/fp16)。再配合 --offload_model True 与 --t5_cpu,这是支持的「80 GB 稍微省一点」路径——不是 4-bit。

社区压缩

  • DiffSynth-Studio — FP8、逐层 offload、序列并行、LoRA。
  • LightX2V — 步数蒸馏、量化包、轻量 VAE、稀疏注意力。
  • FastVideo — 带稀疏注意力的蒸馏 Wan。
  • Cache-dit — 在 Wan2.2 MoE 上做 DBCache / TaylorSeer / Cache-CFG(跳过计算,不是少比特)。
  • ComfyUI-GGUF / Kijai WanVideoWrapper — GGUF 与内核级技巧。

怎么选

要官方采样质量 → bf16 + offload 或多卡。要 4090 接近满血 → FP8(见 FP8 vs GGUF)。要 12–16 GB → GGUF 或蒸馏 LightX2V 包,并接受纹理损失。

常见问题

量化会加音频吗?
不会。
缓存算量化吗?
不算。Cache-dit 复用逐步激活。除非你另外量化,权重仍是全精度。

一手来源

对照 Wan-Video/Wan2.2 README 核对 · 2026-08-28

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