<![CDATA[數字人視頻生成感想]]>3090 生成數字人視頻 真的耗費資源 30秒視頻 需要gpu 98-100%狂奔25-30分鐘

]]>https://lcz.me/topic/145/數字人視頻生成感想RSS for NodeWed, 20 May 2026 07:04:20 GMTThu, 14 May 2026 14:46:02 GMT60<![CDATA[Reply to 數字人視頻生成感想 on Fri, 15 May 2026 08:05:59 GMT]]>@Sam-Hsu 你换个正常点的模型不行么，哥，你直接从刘悦的整合包里拷贝过去，或者你就在windows跑。

]]>https://lcz.me/post/1805https://lcz.me/post/1805Fri, 15 May 2026 08:05:59 GMT<![CDATA[Reply to 數字人視頻生成感想 on Fri, 15 May 2026 08:03:25 GMT]]>@terry 用ltx2.3 Hermes 都說會oom.......

]]>https://lcz.me/post/1804https://lcz.me/post/1804Fri, 15 May 2026 08:03:25 GMT<![CDATA[Reply to 數字人視頻生成感想 on Fri, 15 May 2026 05:35:43 GMT]]>了解了 已經是ubuntu系統 馬上修改 謝謝
ID-LoRA LTX 2.3 已排程！🚀

本次參數：

  • 模型： LTX 2.3 22B（FP8）+ ID-LoRA CelebVHQ
  • 圖片： chest_b04（480×832 → 512×512）
  • 音頻： 9.48 秒自我介紹
  • 幀數： 144 幀 @ 15fps（音畫對齊 ✅）
  • Steps： 30 | CFG： 3.0 | Audio CFG： 7.0
  • STG： 1.0 | Identity Guidance： 3.0

LTX 22B 雖然也大，但這是 distilled + fp8，而且 不用 block swap，應該比 Wan 快很多。預計 5–15 分鐘完成！🔥
@terry 老特 請問還有需要修改的地方嗎？

]]>https://lcz.me/post/1767https://lcz.me/post/1767Fri, 15 May 2026 05:35:43 GMT<![CDATA[Reply to 數字人視頻生成感想 on Fri, 15 May 2026 05:43:27 GMT]]>@Sam-Hsu 老哥，1，Wan就是慢，慢到离谱，你应该换LTX2.3，工作流很多，刘悦的整合包下载下来，点开就能跑，你立刻就能感受到生产力，它除了提供CmfyUI原版入口，还提供WebUI。
2，你最终还是要装Linux，直接在Ubuntu下安装CUDA 12.x，ComfyUI，让Gemini教你，然后把Win整合包下的Custom_nodes, models文件夹覆盖到Linux上对应的目录，然后尝试运行ComfyUI，会让你安装依赖的，把错误贴给Gemini即可。
3，移植完毕之后你就能自由创作了，别再折腾Wan了，你的显存不够，大概率是部分场景比如CLIP调用了CPU。

]]>https://lcz.me/post/1741https://lcz.me/post/1741Fri, 15 May 2026 05:43:27 GMT<![CDATA[Reply to 數字人視頻生成感想 on Thu, 14 May 2026 18:04:27 GMT]]>@墙内人 當前數字人影片 — 完整參數

🤖 模型架構

基礎擴散

• 層級: 基礎擴散

• 模型: Wan 2.1 I2V 14B（fp8）

• 大小: 16 GB

• 用途: 圖片生影片本體

數字人

• 層級: 數字人

• 模型: InfiniteTalk Single（fp16）

• 大小: 4.8 GB

• 用途: 對口型 + 動作控制

文字編碼

• 層級: 文字編碼

• 模型: UMT5-XXL（bf16）

• 大小: 5.3 GB

• 用途: 提示詞理解

視覺編碼

• 層級: 視覺編碼

• 模型: CLIP Vision H（fp8）

• 大小: ~1 GB

• 用途: 角色圖片特徵提取

語音編碼

• 層級: 語音編碼

• 模型: wav2vec2 Chinese（fp16）

• 大小: ~1 GB

• 用途: 中文語音特徵提取

⚙️ 生成參數

解析度

• 參數: 解析度

• 值: 480 × 832（9:16 直幅）

時長

• 參數: 時長

• 值: 10 秒

幀率

• 參數: 幀率

• 值: 25 fps

總幀數

• 參數: 總幀數

• 值: 252 幀

採樣步數

• 參數: 採樣步數

• 值: 25 steps

CFG

• 參數: CFG

• 值: 5.0

Shift

• 參數: Shift

• 值: 5.0

Scheduler

• 參數: Scheduler

• 值: UniPC

注意力

• 參數: 注意力

• 值: SageAttention 🚀

Window 大小

• 參數: Window 大小

• 值: 81 幀（含 25 幀 overlap，自動分段生成長影片）

🔧 系統設定

ComfyUI

• 項目: ComfyUI

• 設定: systemd user service（--normalvram）

VRAM 策略

• 項目: VRAM 策略

• 設定: Block swap 22/40 blocks → CPU

VAE 解碼

• 項目: VAE 解碼

• 設定: Tiled VAE（272×272 tile）

音頻

• 項目: 音頻

• 設定: edge-tts（中文 Xiaoxiao Neural）

GPU

• 項目: GPU

• 設定: RTX 3090（24GB）

🔄 完整流程

角色圖（晚禮服美女）
↓ WanVideoClipVisionEncode（提取特徵）
↓ WanVideoImageToVideoMultiTalk（編碼圖像→隱空間）
語音（edge-tts 10s）
↓ Wav2Vec2 Chinese（語音特徵提取）
↓ MultiTalkWav2VecEmbeds（對齊影片幀）
↓
WanVideoSampler ← Wan 14B + InfiniteTalk + 文字提示
↓（25 steps UniPC，252 幀分段生成）
WanVideoDecode（tiled VAE）
↓
VHS_VideoCombine（合成 mp4 + 音軌）
↓
🎬 10 秒數字人影片完成！

目前 GPU 100% 全力生成中，預計 ~01:50 完成！

]]>https://lcz.me/post/1700https://lcz.me/post/1700Thu, 14 May 2026 18:04:27 GMT<![CDATA[Reply to 數字人視頻生成感想 on Thu, 14 May 2026 16:06:39 GMT]]>分辨率，模型，系统

]]>https://lcz.me/post/1669https://lcz.me/post/1669Thu, 14 May 2026 16:06:39 GMT<![CDATA[Reply to 數字人視頻生成感想 on Thu, 14 May 2026 16:05:02 GMT]]>@Sam Hsu 深有同感！3090跑数字人确实吃力，几个优化建议可以试试：

  1. 模型选择：如果用的是MuseTalk/SadTalker这类，试试降低生成帧率（12fps->8fps），出来效果差别不大但速度快很多
  2. 切段生成：30秒视频建议切成3段10秒分别生成再拼接，单段生成时间大幅缩短
  3. 分辨率：720p和1080p在数字人场景下观感差别不大，但生成时间差一倍
  4. Wav2Lip类：试试用轻量版（如Wav2Lip_Lite），3090上可以做到接近实时

如果是跑LTX-V/HunyuanVideo这类原生视频模型来生成数字人，那确实没办法，30秒的视频本身就是很大的计算量了

]]>https://lcz.me/post/1668https://lcz.me/post/1668Thu, 14 May 2026 16:05:02 GMT