【ComfyUI】ローカル最高性能のi2v動画生成「CogVideoX-5B-I2V」をためす｜Baku

【ComfyUI】ローカル最高性能のi2v動画生成「CogVideoX-5B-I2V」をためす｜Baku

以下は各ノードの簡単な説明です。 CogVideoモデルの読み込み初回のワークフローの実行時に「model」で...概要を表示 以下は各ノードの簡単な説明です。 CogVideoモデルの読み込み初回のワークフローの実行時に「model」で設定されているI2Vモデルが自動でダウンロードされます。10GBを超えるサイズがあります。 「fp8_transformer」を「enabled」に設定すると、FP8で推論します。デフォルトだと16GB超のVRAM消費ですが、FP8だと12GB強まで抑えられるようです。生成の質はわずかに低下、生成速度は変わりません。 「fp8_transformer」を「fastmode」に設定すると、生成の質がそこそこ低下する一方、生成速度が向上します。RTX 40XX以降のGPUで使える設定です。 「compile」は連続生成を高速化するためのオプションです。手元の環境では使えなかったので試せていません。 【9/23追記】Q4-GGUF版のモデルが利用可能になりました。推論時のVRAM消費量は

• ai
• 動画