抡锤者

我又要承认，是我肤浅了。刘悦的天才之处在于，他先用放大节点把视频浅空间缩小了一倍（没错，是缩小，逆用放大节点）。然后你实际计算的时候，其实计算的是缩小了一倍的视频。然后他再用Upscale x2工作组，把缩小了一倍的视频给放大了一倍。
他通过这种方法，有损的降低了视频生成所需要的硬件，这应该就是他8g显存可玩的核心秘籍。
这个思路是非常有价值的，我使用gguf_4_k_m之后，是可以原生的生成24帧，720p，15秒视频的，刚好把我的3080-20g和32g内存压榨到极点。图忘了截了，手打一下吧：
显存占用最高到18.9gb，内存占用最高到31.7gb。cpu和gpu各跑一半（因为是gguf，有几层在cpu上计算）。
如果再学习一下刘悦的这个思路，视频尺寸还可以再扩大。

@001-fcuk-guge 已经被删除了，你点开试试。我看的肯定式b站粉丝数、播放量最高的那个秋叶。不过不重要了，我已经不用国内互联网学习了。

@001-fcuk-guge 秋叶整合包式全网著名包。除了臃肿倒是没有其他缺点。但是他那个先要扫码加微信的下载方式我接受不了。最开始我也是看B站上国内的教程学，但是有一个算一个全都要加微信加飞书什么的，太恶心了。现在我都看红迪上老外的教程。

@ye9ok 因为按照常规理解，内存炸了就应该往虚拟内存里面写东西。
我首先确认了我的虚拟内存在固态硬盘，然后又把盘符给换了，各种折腾，但是这个整合包始终不往虚拟内存写数据，就盯着我的机械硬盘霍霍。

最后我盯着资源管理器看的时候发现，我的机械硬盘编号是hdd 0。然后我就用open code搜文件夹，ai确认了hdd 0是写在Python脚本里的。

刘悦这样做的好处是，如果小白没设置虚拟内存，或者虚拟内存设置过小，那么这个写死了的脚本可以确保成功跑完，出视频，绝对不会oom。无非就是非常慢，非常卡。

@wwcd2016 如果你图文都没有摸到边的话，肯定是你的问题，不是3090的问题。24g显存是很能打的。
首先，请放弃整合包这种东西，这玩意有毒，别去碰。
然后，请前往英伟达官方网站链接文本，下载工作站版本的显卡驱动NVIDIA Studio 驱动，而不是游戏版game ready。

接着，请下载DDU，这是一个可以彻底删除干净你现有显卡驱动的软件链接文本，点这个链接去官方网站下载。下载好之后安装运行它，选择英伟达图标，一路点确定，它会帮你把系统的显卡驱动删得干干净净。

重启之后你的电脑没有显卡驱动，分辨率变得特别低，不用担心，这是正常的。你安装一下之前你下载好的NVIDIA Studio 驱动就行了。
**到此为止，恭喜你折腾完显卡驱动了。**没错，n卡也是需要折腾驱动的，只是没有A卡那么折腾。

然后，请前往comfyui的官方发布页链接文本下载官方的便携包。

需要注意的是，你的3090显卡是支持cu131的，也就是可以支持非常新的版本。但是这里面有一个微小的坑——版本太新了，你一旦遇到问题，全网找不到解决的方法，所以不适合菜鸟。下载页面一共有四个下载选项，我建议你下载ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu126.7z这个旧版本。cu126是比较旧的版本，换句话说就是很成熟，不至于出什么大问题，出了问题你问ai也好，搜视频教程也好，比较容易解决。

解压这个官方便携包，你的comfyui已经可以成功运行起来了。但是你还没有下载任何模型权重，所以还跑不了图。

你建议你去著名的c站下载这个模型链接文本，这个是最好的动漫风格模型，没有之一。因为它可以画你懂的那种图。

下载这个6.5g的模型文件后，把他复制到\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints\ 里面，然后重新启动comfyui。

在默认的工作流中（第一次启动comfyui应该会自动弹出一个默认工作流），如果没有的话，用我写的这个简单出图.json 把这些json文件鼠标拖动，扔到comfyui网页上，它自动识别。

找到Checkpoint加载器（简易），鼠标单击下拉条，选择WAI-illustrious-SDXL_17.safetensors。然后点右上角的运行按钮就开始跑图了。

你先跑出第一张图，以后要学的东西非常多，你自己到网上找教程看。

最后，我强烈建议各位不要使用任何整合包，只使用官方的便携包，所有依赖自己手动安装。
依然推荐RuneXX大佬的正规gguf工作流，gguf才是从根本上降低了显存的占用，不要搞那些奇技淫巧。
国内的各种教程，各种整合包，多数是卖课卖模型的，碰都不要碰。
下载模型只认准huggingface和C站，下载节点只认准github和huggingface。
小白不可能知道人家整合包里面的python代码写了什么玩意，会不会把你的电脑变肉鸡。

我承认昨天的我有点菜了。今天把它彻底捋了一下，应该是完全搞明白了。

刘悦的整合包，使用一系列的python脚本，对工作流的默认工作模式进行了大量的魔改。核心改动为：
所有模型默认先往DRAM里加载，如果DRAM加载不下了，脚本写死了往HDD 0里面加载，而非是页面文件中加载。这一点是坑中之坑，我折腾了好久才弄明白。
如果你有64gb的内存，而且你是全固态硬盘，那么你是感觉不到这个整合包坑在哪的。
因为内存的读写速度虽然比显存慢一些，但是慢不了太过分；读写固态硬盘虽然会毁掉硬盘，但如果你是小白的话，你也不知道这个知识点，不知道就不会担心受怕。

但是我只有32g的内存，而且好死不死，我的HDD 0是一块机械硬盘。于是运行这个整合包时，就发生了内存写满了往机械硬盘写的盛况，这tm能不卡到崩溃么。

弄明白了他的思路，剩下的事情就好办了：
把他整合包里面\ComfyUI\custom_nodes完整的剪切到我的官方comfyui下（这个是节点文件夹）
把他的\ComfyUI\user\default\workflows工作流剪切到官方comfyui对于目录下（这个是工作流文件夹）
把他的\ComfyUI\models剪切到官方comfyui对于目录下（这个是模型文件夹）
把他的qwen3-vl-2b剪切到comfyui根目录下（这是个文生音频模型，但是我暂时没搞明白这是干啥用的，肯定是有用不能删）
其他全都删了就行了。

然后用官方comfyui直接跑，模型会默认往vram里面加载，不再强制加载进内存了。当vram加载满了，才会往内存里面写；当内存写满了，会往页面文件里面写。这时候我可以设置页面文件在固态硬盘里面，读写硬盘的速度就快多了。

实测：3080-20g+32g内存，480p视频，测试了100帧，只在二次放大的节点时，往硬盘写了几秒钟文件，其他时候靠vram和dvram就扛下来了。大大降低了对硬盘寿命的损耗，而且速度变得非常的快。

@terry 不是的，它默认的加载器是官方的二合一加载器，可以同时选择视频模型和文字解码模型那个，不支持gguf。gemma3实在是太大了。

@williamlouis 我夸克没有会员，每秒100多k的速度在那下载。

夸克挂了三天机，终于把这个整合包下载下来了。
直接试跑——oom崩溃。
看了一下日志，居然是因为我的页面文件设置得不够大？
自己观察了一下，这个整个包载入的模型尺寸很大，不是量化模型。
于是手动把主模型换成了fp4精度的，把text_encoders模型也给换了。试跑——差点把我的硬盘给整炸了，好家伙一直100%，全靠页面文件虚拟内存硬抗呗。
我这可是换了更小的模型的，他原版工作流，为了省显存，对内存的要求太极端了。这种资源占用，影片没跑几段，别硬盘给我弄挂了的。

于是直接上红迪搜了一下，发现社区是有成熟的gguf模型工作流的链接文本
这是RuneXX大佬的huggingface页面。直接下载工作流，然后按照comfyui的报错，把缺失的插件和模型全都装齐，就可以开跑了。

@001-fcuk-guge 经过这两天的折腾，发现这条路线的问题。他没有采用官方的高低噪工作流，因此，无法得到各种兼容官方工作流的插件的加持。比如XX ID，用来保持人脸一致性。
所以这条路实际上走不通，只能当玩具玩玩。

@566656661 实测35BA3B不弱，安排他写打砖块游戏，一次就通，表现比27b还要好，27b需要debug之后才通。

请注意，虽然生成过程中的显存占用低于16gb，但是在载入提示词解码模型时，显存占用来到了18gb，所以4060这种16g的显卡跑这个工作流会非常卡，有oom风险。
坛主一直声称3080不要去折腾wan2.2，我实测发现是完全可以的。
也不需要下载任何启动器或者整合包，这一点我个人认为很重要。因为你不知道那些整合包里面有没有留什么python脚本，有没有安全性风险。

@williamlouis 我跑的是nsfw视频，上图不太合适吧。
我上个资源管理器截图吧

该图为15帧每秒，150帧，4步出视频，480p视频生成过程中的系统资源占用情况。

@BKNNNN Q8模型大小就18g+，肯定不能。最多上Q6版本。
我认为Q5量化版本很好，进入到k采样器环节时，显存占用14.5g。
这样就有了很长的视频时长冗余。
这个看你个人取舍。

都在说刘悦的ltx2.2整合包很好，但是需要夸克网盘下载。我这个人特别不喜欢装这种客户端，所以一直没下载。
今天想着自己搭建一下工作流，在huggingface上搜索了一下，发现一个挺成熟的wan2.2工作流，支持你懂的那种视频生成。实测生成130帧视频，显存占用为15.6gb。更长的视频还没空跑，反正3080-20g感觉应该够了。
这个是原作者的链接：链接文本
熟手直接下载原作者的工作流就可以了。
生手下载这个我用中文注释过的json文件，然后直接拖动进comfyui即可。
rapid-aio-mega-gguf-example.json

如果你的comfyui是白板的（没下载过整合包等，插件依赖不完整），那么你打开的这个工作流到处都是报错的红框框，不要紧张，这是正常的。
按照侧边栏的报错信息，一个一个把缺失的依赖安装上就行了。缺失分为三种：插件缺失，模型缺失，图片缺失。

插件缺失：通过comfyui manager安装缺失的插件即可，就是把报警信息里的插件名字复制粘贴到搜索栏，然后点安装就行了。

模型缺失：报警信息里面提供了详细的模型名称，模型存放的位置。你按照要求，用google搜索，然后去huggingface下载就行。这里有一个小技巧，huggingface的下载链接，迅雷是可以识别的，你可以复制链接到迅雷中下载，不一定要用浏览器下载或者官方推荐的xnet下载。
这是量化版模型作者的链接：链接文本
你显存低的话，不能用原版模型，必须得用量化版的模型，点上面的链接下载。
你显存低的话，不能用原版模型，必须得用量化版的模型，点上面的链接下载。
你显存低的话，不能用原版模型，必须得用量化版的模型，点上面的链接下载。

图片缺失：当你解决的所有缺失的插件和模型后，会发现还有一条报警消除不了，那是因为你图生视频工作流中，没有加载图片。加载完图片自然就不报警了。

特别注意 显存低的用户，不要下载超过wan2.2-rapid-mega-aio-nsfw-v12.1-Q5_K.gguf的模型。q4量化或者q5量化的版本就是极限了，在往上显存就不够了。