抡锤者

用windows wsl2 Ubuntu 玩 Hermes comfyui
總於成功把windows 玩炸了 windows 系統內的資料全沒了 養了幾週的馬 也死了
現在決定聽老特的 安裝雙系統 從新養馬
兄弟們 謹記教訓

他的意思應該是4090 48gb同時跑Herman llm 跟 comfyui
不建議這樣使用 會搶資源
建議Hermes 用 deepseek v4 flash api 很便宜
4090 48gb 單跑 comfyui
用你下指令給Hermes 操作comfyui 生成圖片 視頻
因為你不熟悉 comfyui 工作流 節點 參數設置 想透過Hermes 幫你操作
你是這個意思 對嗎？

真沒必要
跟主播一樣e5 2666 v3 x99平台 ddr3 64gb 就夠你玩很久了
但是建議換成
E5 2696v4 兩顆 540
x99 f8d plus 890
ddr4 reg ecc 16gbx8gb 大約2000
顯卡用4090 48b 跑comfyui
支援你上4卡都沒問題
參考看看

如果你要一張4090 同時跑qwen3.6 27b跟 comfyui
我不知道 行不行 難度應該很高
最好雙卡
一張3090跑27b 最好是4080s 32gb
一張4090跑comfyui 隨便跑

@Daniel 哈哈哈 猜對了 建議您 都買4090 48g了
先用deepseek v4 flash 養馬 跑你要的流程 用4090 單跑comfyui
等流程跑通後 加一張3090 24gb 最好 4080s 32gb 跑本地llm qwen3.6 27gb 替代 deepseek api

因為最難搞的 deepseek 幫你跑通了

後面只要本地模型執行 量產就可以了

好奇怪 明明輸入正確 文章一發布 排版就亂了

都要空一行 排版才能正確

國內的價格真的太香了

新手就別玩v100了

@pilipala 他之前的視頻有說28500人民幣

@terry
系統穩定下來 很多天馬行空的想法都能實現了
我只有一張3090 所以只能跑comfyui
Hermes用deepseek 跑視頻工作流
但是 deepseek v4 flash and pro 都沒法看圖
所以抽卡過程還是要人工檢查 非常累
突然想到生圖完成後 用3090跑qwen3.6 27b q4 km 有看圖功能 就讓它來qc 等需要生圖時 再用雲模型來操控 3090 跑comfyui
後來又升級 讓絕大部份的工作都在本地模型完成 只在有生圖 生視頻需要3090跑comfyui時 用雲模型卸載3090 vram中的llm 再載入comfyui 模型
這樣能節省80%的token 也不需要買兩張顯卡 只需要燃燒一點token 不知道各位先進 有何建議
目前正在生成技能測試中 有最新消息 再跟各位兄弟回報

全部設定完成！總結一下

已就緒：

Qwen3.6 server (port 8080)

• 項目: Qwen3.6 server (port 8080)

• 狀態: 🟢 運行中

Hermes delegation

• 項目: Hermes delegation

• 狀態: 🟢 custom:qwen → 本地

一鍵切換腳本 vram qwen/comfy/status

• 項目: 一鍵切換腳本 vram qwen/comfy/status

• 狀態: 🟢 ~/.hermes/scripts/

新技能 vram-qc-delegation

• 項目: 新技能 vram-qc-delegation

• 狀態: 🟢 已建立

未來工作時你只需要說「開始」，我就自動跑這個節奏：

規劃/QC → delegate_task給Qwen ()
↓
生圖時間 → vram comfy → ComfyUI API ( 少量token)
↓
圖好了 → vram qwen → Qwen QC ()
↓
合格 → delegate_task後製給Qwen ()

你省 ~95% token，我也省得每次手動打參數

@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！

@暧昧光影
一台主機跑兩張卡
Unbuntu環境
3090 24gb 跑Hermes agent llama.ccp本地模型
qwen3.6 27b q4 k m.gguf
Kv cach q4
dflash
MTP
turboquant
上下文128k
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./llama-server
-m qwen3.6-27b-q4_k_m.gguf
-c 131072
--flash-attn
--cache-type-k q4_0
--cache-type-v q4_0
--turbo-quant
--draft 2
-ngl 99

4080s 32gb 跑comfyui 自動批量生產視頻
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py --listen --highvram

我問Gemini 的

@Joe-Zheng 一台電腦可以同時佈置Hermes comfyui
做法分為兩種
Hermes 本地跟雲端
如果佈置在本地 你需要兩張顯卡
一張跑llm
一張comfyui
如果是雲端 只需要一張顯卡
Comfyui 建議n卡 24gb以上 3090
目前跑本地ai 建議用qwen3.6 27b 用24gb以上