2ch/Генерач

image

Гайд по вану (WAN 2.2) для новичков - генерируем видосики!

Прежде, чем начать, разберём вопрос по железу.

Для генерации тебе понадобится видеокарта Nvidia, чем свежее и быстрее, тем лучше. Много видеопамяти сейчас иметь не обязательно, процесс генерации на некоторых бекендах сильно оптимизирован за счёт выгрузки компонентов в RAM. Но больший объём VRAM всё ещё даёт преимущества в генерации (можно задать разрешение картинки побольше, генерировать видео длиннее и тд.). Хорошая система для генерации - 24ГБ VRAM, 64гб RAM, SSD (для быстрой загрузки моделей). Минималка 8ГБ VRAM (но это не точно).

Перед установкой обнови драйвер видеокарты до последней версии и поставь пакет CUDA отсюда

Пошаговая инструкция по установке

  1. Загрузи ComfyUIPortable и распакуй на SSD (архиватор 7z) в какую-нибудь папку. Для удобства в гайде я буду называть эту папку ComfyPortable.
  2. Установи Git.
  3. Скачай модели из списка ниже и закинь по указанным папкам внутри ComfyPortable (модели T2V можешь пропустить, если нужна только генерация картинки в видео).

Для старых карт (30xx и ниже) рекомендую скачивать модели GGUF (см. fp8 vs GGUF)

Для видеокарт 12ГБ VRAM и меньше, имеет смысл качать сразу модели Q6 и ниже (см. секцию Квантование)

  1. Скачай батник отсюда, закинь в папку ComfyPortable и запусти. Следуй инструкциям в окне — скрипт сам установит все нужные зависимости.

Если не хочется запускать кота в мешке, можешь закинуть содержимое батника в ChatGPT и вместе с ним выполнять команды построчно в консоли.

  1. Открой в текстовом редакторе файл run_nvidia_gpu.bat из папки ComfyPortable и замени содержимое на следующее:

    .\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --use-sage-attention --fast
    pause
    

    Сохрани файл как run_nvidia_gpu_fast.bat.

  2. Запускай комфи через этот новый файл, можешь сделать себе ярлык для удобства.
    Внимательно посмотри на вывод консоли, не должно быть никаких ошибок, так же ты должен увидеть в консоли вот такие строчки
    1
    2
    3
    4
    pytorch version: 2.7.1+cu128
    Enabled fp16 accumulation.
    ....
    Using sage attention
    

Генерация видео

Превью генерации

Можно включить показ превью, чтобы видеть примерную генерацию и скипать уже на ранних этапах, если не нравится. Для этого зайди в настройки ComfyUI(меню в левом верхнем углу) -> Settings, в поиске найди Display animated previews when sampling и включи. Зайди в ComfyUI Manager (верхний правый угол) и выстави Preview Method: TAESD(slow).

Ниже будет представлен оптимизированный воркфлоу, который поможет извлечь максимум скорости из твоей видеокарты при приемлемом качестве, но работоспособность некоторых оптимизаций на картах серий ниже 30xx под вопросом. Потому, тебе нужно будет его самостоятельно адаптировать под свою карточку (см. секцию Возможные ошибки)

I2V_lightx2v_torch_compile - для генерации видео из картинок
T2V_lightx2v_torch_compile - для генерации видео по описанию
Просто закинь файлик в окошко комфи в браузере и у тебя откроется этот воркфлоу.

Пройдёмся по основным нодам и настройкам:

  • параметр quantization в ноде WanVideo Model Loader - выставляем disabled для GGUF моделей и fp8_e4m3fn_scaled для fp8 моделей выше
  • нода Load Image - сюда ты закидываешь свою картинку. Следующая нода Resize Image v2 её автоматически кропнет под заданное разрешение, можно задать нужный crop_position. Если хочешь больше контроля - кропай ручками в графическом редакторе.
  • нода WanVideo TextEncode - тут у тебя два окошка для ввода позитивного и негативного промта. Китайские каракули в негативе лучше не трогать, но можно дополнять своими. В позитиве пиши на английском, что хочешь увидеть. Можешь обратиться к ChatGPT за помощью, но тут всё рандомно, WAN много чего не знает, смотри промты на цивите, изучи промты отсюда, так же можно глянуть промты к видосикам на сайте самого WAN .
  • width, height в ноде Resize Image v2 - задает разрешение видео. Лучше всего придерживаться стандартных разрешений, на которых тренировалась модель. Можно уменьшать разрешение по одной из сторон.
  • num_frames в ноде WanVideo ImageToVideo Encode - количество фреймов, которые будут сгенерированы.
  • рычажок force_offload - заставляет выгружать модели из памяти после использования, тем самым экономя память. Можно отключить на некоторых нодах, если у тебя памяти и так хватает. (но только не на WanVideo Sampler ноде).
  • frame_rate в ноде Video Combine 🎥- количество фреймов в секунде видео.

fp8 vs GGUF

Сравнивать их напрямую некорректно, fp8(Floating Point 8-bit) - формат для представления весов, а GGUF - формат модели, но вот что нужно знать

  • модели fp8 будут сильно быстрее своих GGUF аналогов на картах 40xx/50xx серий за счёт нативной поддержки fp8;
  • на картах 30xx fp8 уже не так хорош, GGUF выглядит лучше, плюс в квантах Q8/Q6 он ближе в точности представления fp16;
  • на совсем старых картах fp8 работает даже хуже, тогда как GGUF показывает сравнительно неплохую скорость на низких квантах;

Квантование

Квантование - это процесс сжатия весов модели, путём перевода их в другой, менее точный формат, например, из FP32 в FP16. Квантованая модель меньше весит, соответственно потребляет меньше ресурсов RAM/VRAM и даёт большую скорость инференса за счёт того, что мы оперируем меньшим объёмом памяти.

Когда и какой квант использовать (в контексте GGUF моделей):

  • Q8_0 - для максимальной точности, скорость страдает
  • Q6_K/Q5_K_M - хорошая точность, неплохая скорость
  • Q4_K_M - лучший баланс скорости и точности

Q8

Q6_K

Q4_K_M

Другие квантованые модели ты можешь найти: тут и тут

Возможные ошибки

Q. В консоли отобразилась версия pytorch отличная от 2.7.1 (для карт 30xx/40xx) или 2.8.0 (для карт 50хх)
A. Если воркфлоу работает нормально, то переустанавливать торч нет особого смысла. Если же есть какие-то непонятные ошибки, установка указанной версии может помочь. Открой консоль, перейди в папку ComfyPortable и выполни команду
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install torch==2.7.1 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 --force-reinstall
или
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install torch==2.8.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 --force-reinstall

Q. Процесс комфи умирает/винда начинает сыпать ошибками/в консоли непонятные ошибки.
A. Одна из причин может быть в пакете triton-windows, он так же не поддерживает старые карточки (<30xx). Для проверки нажми на ноду WanVideo Torch Compile Settings и кнопку Bypass/Unbypass Selected Node, которая появится над ней, после запусти воркфлоу. Если у тебя карточка 30xx и выше, посмотри, соответствует ли версия triton версии pytorch

.\python_embeded\python.exe -s -m pip show triton-windows
.\python_embeded\python.exe -s -m pip show torch

PyTorch Triton
2.7.x 3.3.x
2.8.x 3.4.x

При необходимости, установи нужную версию triton-windows командами
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install triton-windows==3.3.1.post19
или
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install triton-windows==3.4.0.post20

Полезные ссылки

Гайд по промтам на английском (много примеров)
Гайд от форчанеров

Edit

Pub: 21 Aug 2025 12:37 UTC

Edit: 22 Aug 2025 23:21 UTC

Views: 122