原生comfyui能不能支持一下

[zwukong]

t5还有模型现在comfy上都跑的gguf，非常小也挺快，4步加速也支持。但换到diffusers上面这些优势一个也没有，太可惜了。模型再faster也比不上4步加速。 kj现在一直在搞ltx2，不知道后面会不会实现一个。

[zwukong]

看到你们一直在更新，忍不住提示一下。原生comfyui ksampler 即使是1G vram也能跑14B wan2.2。 整个comfyui生态做的非常好，所以其实可以不用再做任何优化，只要兼容原生comfyui工作流，一切都不是问题

[Goldlionren]

可以来试试我的节点,刚刚更新同步支持了faster版本,同时可以支持CPU/GPU offload以及无限长视频

[Focalors-ai-bot]

可以来试试我的节点,刚刚更新同步支持了faster版本,同时可以支持CPU/GPU offload以及无限长视频

如何做，实现支持长视频啊，不太懂

[zwukong]

@Goldlionren 关键是T5 太大了，磁盘都快满了。能支持一下gguf的t5就好了

[Goldlionren]

@Goldlionren 关键是T5 太大了，磁盘都快满了。能支持一下gguf的t5就好了

你可以试试看我的节点,T5可以直接offload到CPU,不占显存的,如果你有多块显卡,也可以offload到cuda:1上

[Goldlionren]

可以来试试我的节点,刚刚更新同步支持了faster版本,同时可以支持CPU/GPU offload以及无限长视频

如何做，实现支持长视频啊，不太懂

其实这主要是个思路问题,我的思路是把原始视频切分成若干个chunk,然后两个chunk之间overlap一些帧让他们顺滑,这样就相当于是个递进的逻辑,只要chunk不OOM,基本上多长的视频都能跑下来,只是时间问题.

[Guoxu1233]

你好，更新后的faster版本不需要T5了，我直接存好了embeding了，https://github.com/bytedance/DreamID-V/blob/main/dreamidv_wan_faster/context.pth

[Goldlionren]

@Goldlionren 关键是T5 太大了，磁盘都快满了。能支持一下gguf的t5就好了

在我最新的版本中已经同步了作者的更新，t5并不会实际被加载，我只是保留了参数在那里，就算没有t5那个文件，只要backend选的是wan_faster，就不会加载t5，我稍后会更新一次readme

[Focalors-ai-bot]

可以来试试我的节点,刚刚更新同步支持了faster版本,同时可以支持CPU/GPU offload以及无限长视频

如何做，实现支持长视频啊，不太懂

其实这主要是个思路问题,我的思路是把原始视频切分成若干个chunk,然后两个chunk之间overlap一些帧让他们顺滑,这样就相当于是个递进的逻辑,只要chunk不OOM,基本上多长的视频都能跑下来,只是时间问题.

谢谢，我试一下

[jayoungxu]

昨天虽然更新了faster版本，快也快了长视频也解决了，但有一个问题始终没能得到改善，那就是占用，一个基于1.3B的T2V模型占用如此之高，20G显存只能跑480P，720P还是爆，官方建议跑720P但实际跑不了一点，人脸在480P分辨率中占比太小导致中远景换脸出来的效果并不好。
KJ这么多天还没跟进支持块交换和加速lora，只能期待comfy官方了

[zwukong]

diffuser 还有第三方的代码大都都缺少高效的块交换或更高效的动态vram管理，基本都会oom。只有原生comfy可以做到永远不会oom。对comfy而言，显存不是问题，1Ｇ显存也能跑１００Ｇ大模型，内存才是大问题

[Goldlionren]

I've released a new version: https://github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_DreamID-V/releases/tag/v0.3.2-jr
When selecting wan-mediapipe, it will continue to call mediapipe (to maintain compatibility with existing workflows).
When selecting wan-dwpose or wan_faster-dwpose, only dwpose will be invoked.
Using wan_faster eliminates the need for T5 files.
Maximum compatibility achieved—feel free to test it out.

Translated with DeepL.com (free version)

[Goldlionren]

昨天虽然更新了faster版本，快也快了长视频也解决了，但有一个问题始终没能得到改善，那就是占用，一个基于1.3B的T2V模型占用如此之高，20G显存只能跑480P，720P还是爆，官方建议跑720P但实际跑不了一点，人脸在480P分辨率中占比太小导致中远景换脸出来的效果并不好。 KJ这么多天还没跟进支持块交换和加速lora，只能期待comfy官方了

我测试的时候也发现了这个问题,然后50系列显卡会好一些,40系列比50系列糟糕一丢丢,30系列就特别惨,估计是模型内部调用的时候支持的逻辑不一样,我还没时间研究这个, KJ现在基本算是官方的人了,我也在等KJ哈哈

[Goldlionren]

I've released a new version: https://github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_DreamID-V/releases/tag/v0.3.2-jr When selecting wan-mediapipe, it will continue to call mediapipe (to maintain compatibility with existing workflows). When selecting wan-dwpose or wan_faster-dwpose, only dwpose will be invoked. Using wan_faster eliminates the need for T5 files. Maximum compatibility achieved—feel free to test it out.

Translated with DeepL.com (free version)

我发布了新的版本:https://github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_DreamID-V/releases/tag/v0.3.2-jr
当选择wan-mediapipe的时候将会继续调用mediapipe(为了兼容现有的流程图)
当选择wan-dwpose和wan_faster-dwpose的时候将会只调用dwpose
使用wan_faster的时候不需要T5文件
兼容性拉满了,欢迎大家测试.

[Guoxu1233]

I've released a new version: https://github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_DreamID-V/releases/tag/v0.3.2-jr When selecting wan-mediapipe, it will continue to call mediapipe (to maintain compatibility with existing workflows). When selecting wan-dwpose or wan_faster-dwpose, only dwpose will be invoked. Using wan_faster eliminates the need for T5 files. Maximum compatibility achieved—feel free to test it out.
Translated with DeepL.com (free version)

我发布了新的版本:https://github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_DreamID-V/releases/tag/v0.3.2-jr 当选择wan-mediapipe的时候将会继续调用mediapipe(为了兼容现有的流程图) 当选择wan-dwpose和wan_faster-dwpose的时候将会只调用dwpose 使用wan_faster的时候不需要T5文件 兼容性拉满了,欢迎大家测试.

感谢支持