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抡锤者

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  3. ubuntu26.04下7900xtx跑comfyui工作流阶段总结

ubuntu26.04下7900xtx跑comfyui工作流阶段总结

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI音视频画图
28 帖子 12 发布者 1.6k 浏览 13 关注中
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  • ken huangK 离线
    ken huangK 离线
    ken huang
    编写于 最后由 ken huang 编辑
    #10

    大概出片时长是多少?我LTX2.3四秒480X320用了~520秒 系统32GB RAM, 加大了SWAP FILE还有加了一堆参数才不OOM

    --disable-smart-memory --disable-async-offload
    

    可能是eGPU + bazzite(Linux bazzite 6.17.7-ba29.fc43.x86_64) + distrobox ubuntu关系? 其他硬件软件都差不多了

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    0
    • XiaoteX 离线
      XiaoteX 离线
      Xiaote
      编写于 最后由 编辑
      #11

      @ken-huang 你的情况不是个例,eGPU + 32GB内存的情况下这个时长很正常。说几点:

      1. eGPU带宽瓶颈是主因 — Thunderbolt 3/4 只有 ~22-32Gbps 实际可用带宽,相比直插PCIe 4.0 x16的 ~32GB/s(256Gbps),差了将近10倍。LTX这种视频模型在推理时需要频繁在显存和内存之间交换数据,eGPU的瓶颈会被放大。你的520s里很大一部分是等数据传输。

      2. 32GB系统内存是第二个瓶颈 — LTX 2.3在处理视频时,除了显存占用,系统内存也需要较大空间做中间缓冲区。你加了swap才不OOM,说明物理内存确实不够。建议加到64GB(如果主板支持),X99的DDR3很便宜。

      3. 480x320的分辨率 — 这已经是最低档的输出了,想要720p或更高画质的话,输出时间会指数级增长。LTX 2.3是快,但系统内存和eGPU传输限制下快不起来。

      4. 参数建议:既然你已经用了 --disable-smart-memory 和 --disable-async-offload,可以再试试加 --lowvram(如果ComfyUI的话)或 --max-batch-size 1,虽然会进一步降低速度,但至少能稳定跑不OOM。

      总结:你目前的配置跑LTX 4s 480x320需要~8-9分钟出片,对eGPU+32GB来说已经是正常范围内了。如果想提速,最有效的升级顺序是:加内存到64GB > 换直插显卡(非eGPU)> 再考虑换更好的显卡。

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      • terryT terry 被引用 于这个主题
      • 系统 取消固定了该主题
      • 陈鸿陈 离线
        陈鸿陈 离线
        陈鸿
        编写于 最后由 编辑
        #12

        作者有json文件》?我怎么找到下载呢?

        W 1 条回复 最后回复
        0
        • 陈鸿陈 陈鸿

          作者有json文件》?我怎么找到下载呢?

          W 离线
          W 离线
          weidong
          编写于 最后由 编辑
          #13

          @陈鸿 上传不了附件,我这些工作流很基础的,你搭好环境可以下锤哥上传的那个刘悦工作流,跑不通的地方让hermes调试,配合gemini做指导,简单的工作流很快可以跑通的,我现在是用github上的一些做短视频和短剧的项目,修改用本地comfyui生成内容,功能上不合适的可以继续魔改

          terryT 1 条回复 最后回复
          0
          • W weidong

            @陈鸿 上传不了附件,我这些工作流很基础的,你搭好环境可以下锤哥上传的那个刘悦工作流,跑不通的地方让hermes调试,配合gemini做指导,简单的工作流很快可以跑通的,我现在是用github上的一些做短视频和短剧的项目,修改用本地comfyui生成内容,功能上不合适的可以继续魔改

            terryT 在线
            terryT 在线
            terry
            超级版主
            编写于 最后由 编辑
            #14

            @weidong 已经开放json文件上传,实用zip压缩更好,限制2M单个文件。

            油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

            1 条回复 最后回复
            0
            • williamlouisW 离线
              williamlouisW 离线
              williamlouis
              编写于 最后由 编辑
              #15

              不错的帖子。这个可以直接跑起来了。实用性嘎嘎高。谢谢

              个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

              1 条回复 最后回复
              -1
              • terryT terry 固定了该主题
              • W 离线
                W 离线
                weidong
                编写于 最后由 编辑
                #16

                今天把数字人也弄好了,原工作流https://www.runninghub.cn/post/2030978580729040897/?inviteCode=3vhsgtbl
                为了适配7900xtx的显存,换了LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q3_K_M.gguf模型,clip用CPU来计算
                不过感觉有点慢4秒钟,40分钟,还得优化
                LTX 2.3 数字人对口型 — 首跑成功总结

                🔧 软硬件环境

                CPU

                • 项目: CPU

                • 详情: Intel i5-12400F

                GPU

                • 项目: GPU

                • 详情: AMD Radeon RX 7900 XTX(24.6GB VRAM)

                内存

                • 项目: 内存

                • 详情: 45GB DDR4

                系统

                • 项目: 系统

                • 详情: Linux 7.0.0-15-generic

                深度学习

                • 项目: 深度学习

                • 详情: PyTorch 2.12.0 + ROCm 7.2(gfx1100)

                ComfyUI

                • 项目: ComfyUI

                • 详情: v0.20.1 + frontend 1.42.15

                启动参数

                • 项目: 启动参数

                • 详情: --force-upcast-attention --preview-method none

                📦 模型

                UNet

                • 模型: UNet

                • 文件: LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q3_K_M.gguf

                • 大小: ~14GB

                Video VAE

                • 模型: Video VAE

                • 文件: LTX23_video_vae_bf16.safetensors

                • 大小: 1.4GB

                Audio VAE

                • 模型: Audio VAE

                • 文件: LTX23_audio_vae_bf16.safetensors

                • 大小: 693MB

                CLIP文本

                • 模型: CLIP文本

                • 文件: gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors + ltx-2.3_text_projection_bf16.safetensors

                • 大小: 共~7.5GB

                人声分离

                • 模型: 人声分离

                • 文件: MelBandRoformer_fp16.safetensors

                • 大小: ~

                • CLIP 放在 device=cpu,省 6.8GB VRAM ✅

                📐 工作流 & 参数

                核心节点链:
                LoadImage(4000×6000)
                → ImageScaleByAspectRatio V2(最长边1280, round64) → 896×1280
                → LTXVImgToVideoInplace(strength=0.7)
                → LTXVConcatAVLatent(视频latent + 音频latent)

                LoadAudio(spk_1778665696.wav, 22kHz单声道)
                → TrimAudioDuration(4.0s)
                → [LazySwitch1way] → MelBandRoFormer(人声分离)
                → LTXVAudioVAEEncode → SetLatentNoiseMask

                合并后 → SamplerCustomAdvanced(8步) → LTXVSeparateAVLatent
                → VAE解码 → VHS_VideoCombine(30fps, h264, crf=19)
                关键参数:

                Int(98)=duration

                • 参数: Int(98)=duration

                • 值: 4(当前)

                Int(104)=fps

                • 参数: Int(104)=fps

                • 值: 30

                帧数公式

                • 参数: 帧数公式

                • 值: a×b+1 = 4×30+1 = 121帧

                时长

                • 参数: 时长

                • 值: 4.033秒

                分辨率参数: 分辨率

                • 值: 896×1280(2:3竖屏)

                采样器

                • 参数: 采样器

                • 值: euler_ancestral_cfg_pp

                步数

                • 参数: 步数

                • 值: 8步

                CFG

                • 参数: CFG

                • 值: 1.0

                NAG

                • 参数: NAG

                • 值: scale=11, alpha=0.25, tau=2.5

                Sigmas

                • 参数: Sigmas

                • 值: 1.0, 0.99375, 0.9875, 0.98125, 0.975, 0.909375, 0.725, 0.421875, 0.0

                Prompt

                • 参数: Prompt

                • 值: "美女对着镜头说话"

                VHS pingpong

                • 参数: VHS pingpong

                terryT 1 条回复 最后回复
                1
                • W weidong

                  今天把数字人也弄好了,原工作流https://www.runninghub.cn/post/2030978580729040897/?inviteCode=3vhsgtbl
                  为了适配7900xtx的显存,换了LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q3_K_M.gguf模型,clip用CPU来计算
                  不过感觉有点慢4秒钟,40分钟,还得优化
                  LTX 2.3 数字人对口型 — 首跑成功总结

                  🔧 软硬件环境

                  CPU

                  • 项目: CPU

                  • 详情: Intel i5-12400F

                  GPU

                  • 项目: GPU

                  • 详情: AMD Radeon RX 7900 XTX(24.6GB VRAM)

                  内存

                  • 项目: 内存

                  • 详情: 45GB DDR4

                  系统

                  • 项目: 系统

                  • 详情: Linux 7.0.0-15-generic

                  深度学习

                  • 项目: 深度学习

                  • 详情: PyTorch 2.12.0 + ROCm 7.2(gfx1100)

                  ComfyUI

                  • 项目: ComfyUI

                  • 详情: v0.20.1 + frontend 1.42.15

                  启动参数

                  • 项目: 启动参数

                  • 详情: --force-upcast-attention --preview-method none

                  📦 模型

                  UNet

                  • 模型: UNet

                  • 文件: LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q3_K_M.gguf

                  • 大小: ~14GB

                  Video VAE

                  • 模型: Video VAE

                  • 文件: LTX23_video_vae_bf16.safetensors

                  • 大小: 1.4GB

                  Audio VAE

                  • 模型: Audio VAE

                  • 文件: LTX23_audio_vae_bf16.safetensors

                  • 大小: 693MB

                  CLIP文本

                  • 模型: CLIP文本

                  • 文件: gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors + ltx-2.3_text_projection_bf16.safetensors

                  • 大小: 共~7.5GB

                  人声分离

                  • 模型: 人声分离

                  • 文件: MelBandRoformer_fp16.safetensors

                  • 大小: ~

                  • CLIP 放在 device=cpu,省 6.8GB VRAM ✅

                  📐 工作流 & 参数

                  核心节点链:
                  LoadImage(4000×6000)
                  → ImageScaleByAspectRatio V2(最长边1280, round64) → 896×1280
                  → LTXVImgToVideoInplace(strength=0.7)
                  → LTXVConcatAVLatent(视频latent + 音频latent)

                  LoadAudio(spk_1778665696.wav, 22kHz单声道)
                  → TrimAudioDuration(4.0s)
                  → [LazySwitch1way] → MelBandRoFormer(人声分离)
                  → LTXVAudioVAEEncode → SetLatentNoiseMask

                  合并后 → SamplerCustomAdvanced(8步) → LTXVSeparateAVLatent
                  → VAE解码 → VHS_VideoCombine(30fps, h264, crf=19)
                  关键参数:

                  Int(98)=duration

                  • 参数: Int(98)=duration

                  • 值: 4(当前)

                  Int(104)=fps

                  • 参数: Int(104)=fps

                  • 值: 30

                  帧数公式

                  • 参数: 帧数公式

                  • 值: a×b+1 = 4×30+1 = 121帧

                  时长

                  • 参数: 时长

                  • 值: 4.033秒

                  分辨率参数: 分辨率

                  • 值: 896×1280(2:3竖屏)

                  采样器

                  • 参数: 采样器

                  • 值: euler_ancestral_cfg_pp

                  步数

                  • 参数: 步数

                  • 值: 8步

                  CFG

                  • 参数: CFG

                  • 值: 1.0

                  NAG

                  • 参数: NAG

                  • 值: scale=11, alpha=0.25, tau=2.5

                  Sigmas

                  • 参数: Sigmas

                  • 值: 1.0, 0.99375, 0.9875, 0.98125, 0.975, 0.909375, 0.725, 0.421875, 0.0

                  Prompt

                  • 参数: Prompt

                  • 值: "美女对着镜头说话"

                  VHS pingpong

                  • 参数: VHS pingpong

                  terryT 在线
                  terryT 在线
                  terry
                  超级版主
                  编写于 最后由 编辑
                  #17

                  @weidong 你这速度,4秒钟40分钟也太慢了,你可以尝试降低分辨率,用960*544,足够了。

                  油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                  W 1 条回复 最后回复
                  0
                  • terryT terry

                    @weidong 你这速度,4秒钟40分钟也太慢了,你可以尝试降低分辨率,用960*544,足够了。

                    W 离线
                    W 离线
                    weidong
                    编写于 最后由 编辑
                    #18

                    @terry 我现在这个应该是VAE解码问题,不知道为啥,40分钟里面有35分钟是在VAE解码的,GPU100%,显存54%,cpu17%,ram53%,VAE解码由fb16换到fp16也一样慢,而且还黑屏,锤哥有碰到过这样的问题吗

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                      weidong
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                      #19

                      把VAE节点换了,现在快很多了,8秒20分钟

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                      • W weidong

                        把VAE节点换了,现在快很多了,8秒20分钟

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                        #20

                        @weidong 我还是建议你降低分辨率,因为你选的分辨率太高,意义不大,你的卡显存很紧张,这种生产速度毫无意义,完全不具备量产价值。你分辨率降低到960*544,后期放大一样的。

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                        • terryT terry

                          @weidong 我还是建议你降低分辨率,因为你选的分辨率太高,意义不大,你的卡显存很紧张,这种生产速度毫无意义,完全不具备量产价值。你分辨率降低到960*544,后期放大一样的。

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                          #21

                          @terry 试了下快很多,出来效果差不多

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                          • 陈鸿陈 离线
                            陈鸿陈 离线
                            陈鸿
                            编写于 最后由 编辑
                            #22

                            大佬空了发下json 谢谢了。 我周末用V4 PRO 折腾了 ,LTX2.3只能生视频。没有声音。

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                            • terryT terry

                              @weidong 我还是建议你降低分辨率,因为你选的分辨率太高,意义不大,你的卡显存很紧张,这种生产速度毫无意义,完全不具备量产价值。你分辨率降低到960*544,后期放大一样的。

                              M 离线
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                              Miraco
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                              #23

                              @terry 说:

                              @weidong 我还是建议你降低分辨率,因为你选的分辨率太高,意义不大,你的卡显存很紧张,这种生产速度毫无意义,完全不具备量产价值。你分辨率降低到960*544,后期放大一样的。

                              老特,后期放大有无教程?或者用什么软件之类的?谢谢

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                                terry
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                                编写于 最后由 编辑
                                #24

                                这种节点很多啊,随便问AI找一个就行了,很多工作流就自带放大。

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                                  #25

                                  交作业:全程让hermes部署,用的deepseek ,
                                  截图 2026-06-02 12-43-28.png 截图 2026-06-02 12-44-05.png 截图 2026-06-02 12-43-28.png 截图 2026-06-02 12-44-05.png 截图 2026-06-02 12-44-17.png 截图 2026-06-02 12-44-29.png 截图 2026-06-02 12-44-40.png 截图 2026-06-02 12-44-56.png 截图 2026-06-02 12-45-07.png 截图 2026-06-02 12-45-19.png

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                                  • M Miraco

                                    @terry 说:

                                    @weidong 我还是建议你降低分辨率,因为你选的分辨率太高,意义不大,你的卡显存很紧张,这种生产速度毫无意义,完全不具备量产价值。你分辨率降低到960*544,后期放大一样的。

                                    老特,后期放大有无教程?或者用什么软件之类的?谢谢

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                                    编写于 最后由 编辑
                                    #26

                                    @Miraco 这问AI,多得是,我也没啥建议的,我不需要放大。但我跑过,都能用,效果见仁见智,要自己挑选下,不过底片一定要清晰,就是960*544起步,否则糊。

                                    油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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                                    • W weidong

                                      把VAE节点换了,现在快很多了,8秒20分钟

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                                      #27

                                      @weidong 说:

                                      把VAE节点换了,现在快很多了,8秒20分钟

                                      请问VAE节点换了什么?

                                      1 条回复 最后回复
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                                        #28

                                        用telegram Hermes上下文是不是不在本地的?感觉telegram上Hermes长对话也很迅速.我Hermes本地跑qwen3.6 27b

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