4GB VRAM跑AI生成影片 ~ ComfyUI Wan 2.1 Low VRAM GGUF工作流

萬相 2.1 (Wan 2.1) 為阿里巴巴研發的開源影片生成模型，2025年2月釋出，提供文字生成影片、圖片生成影片、在影片中生成文字的功能。

圖片生成影片，就是讓一張靜態圖片動起來。

聽說Wan 2.1的品質比騰訊的混元(HunYuan)模型要來得好呢。Reddit r/stablediffusion有人說這是另一個Stable Diffusion 1.5時代的開始，雖然常常會有詭異結果可是已經充分展示潛力。

提供以下版本：

Wan2.1-T2V-14B：文字生成影片，支援480p與720P
Wan2.1-I2V-14B-720P：從圖片生成影片，支援720P
Wan2.1-I2V-14B-480P：從圖片生成影片，支援480P
Wan2.1-T2V-1.3B：文字生成影片，最快速的模型。訓練資料量較少，品質可能不好。

不論是Github還是Civiai上面發表的，主流的Wan 2.1 ComfyUI工作流普遍需要8GB VRAM才能跑。用RTX 3060或者更高等級的GPU跑Wan2.1-I2V-14B-720P模型，搭配TeaCache，一小時內就能生成5秒影片。

有作者將其修改為4GB VRAM就能跑，他是做給RTX 3050 (4GB)使用的，策略是載入GGUF格式的Wan 2.1模型降低VRAM佔用，再搭配Tiled KSampler與Tiled VAE節點，用空間換取時間。雖然生成速度比較慢，但是起碼能跑，而不會直接OOM。720P模型不要用，得用480P模型。生成低畫質影片之後再用其他技術將影片放大＋補幀，也能得到不錯效果的影片。

1. 安裝Wan 2.1 Low VRAM工作流
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安裝ComfyUI
到Simple Wan 2.1 Low vram Comfy UI Workflow (GGUF) 4gb Vram + 16gb ram，登入Civitai帳號，點選Download下載工作流，解壓縮將.png圖片拖到ComfyUI視窗，匯入工作流。這個工作流支援文字生成影片和圖片生成影片的模型。
匯入後，使用ComfyUI Manager安裝自訂節點。
到HuggingFace儲存庫下載wan2.1-i2v-14b-480p-q5_k_m.gguf與wan2.1-t2v-14b-q5_k_m.gguf與wan2.1_t2v_1.3b-q5_0.gguf模型，放到/models/diffusion_models/目錄。
然後到另外一個HuggingFace儲存庫下載。將clip_vision_h.safetensors放到/models/clip_vision/目錄。將umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors放到/models/text_encoders/目錄。最後將wan_2.1_vae.safetensors放到/models/vae/目錄
如果需要使用LoRA，到Civitai尋找支援"Wan Video"的版本，並確認是給T2V還是I2V用的，然後下載到/models/loras/。

2. 生成影片的參數
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先拆解一下工作流內容，由左至右。

Models & Lora這一塊是載入模型的，圖片生成影片的GGUF模型應該選取wan2.1-i2v-14b-480p-q5_k_m.gguf，反之文字生成影片的GGUF模型就是wan2.1-t2v-14b-q5_k_m.gguf了。

LoRA是專用小模型，不一定要使用。比起提示詞，能讓生成的影片更接近想要的內容。但是這個工作流在4GB VRAM就很吃緊了，加入LoRA會更容易OOM？

Input image workflow要上傳的是參考圖片，適用圖片生成影片模式，最好跟WanImageToVideo節點的寬高一樣。如果要使用文字生成影片的模型，則把WanImageToVideo節點的clip_vision_output和start_image截斷。

看一下Prompt and Sampler這一塊：

CLIP Text Encode就是提示詞，儘量描述想要的影片內容，包括人物還有背景樣貌。

CLIP Text Encode (Negative)負向提示詞，不要生成什麼。負向提示詞用英文或中文寫都可以，不過「圖畫」的提示詞好像會一併阻止生成動漫圖像，把它去掉。

Tiled KSampler取樣器維持預設，步數至少20才有好品質。圖片生成影片的denoise數值維持1.0才能忠實的依照原圖生成影片。若是文字生成影片，降低能增加影片隨機度。

WanImageToVideo決定生成影片寬高。length即影片長度，應該是影片幀數的數量。用Wan 2.1 14B的模型，數字設定41幀以上（約2秒）才不會有VAE的殘影。可是一旦超過41，就會佔用超過4GB VRAM導致OOM。用Wan 1.3B模型的影片可以再長一些，但最多也就53幀。

要生成更長影片，直接調整影片長度會爆VRAM，需要用接力的，也就是生成影片後，依照最後一幀繼續生成。種子碼固定的情況下，應該能延續影片內容。這個工作流的作者沒有製作接力節點。另外一種方法是用kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper自訂節點來延長影片，裡面有一個Context Window的功能，可以提升一次生成的影片長度，就不需要用接力的了。

最後是我認為不那麼重要的部份：

Comling, Cache Internal Frame Interpolation，內含KJNodes這一塊，是計算快取之用的，透過TeaCache，能夠提昇生成影片的速度達五倍以上。

Turing架構以前的舊Nvidia顯示卡沒辦法使用Triton GPU Compiler，會出現RuntimeError: Found NVIDIA ...... which is too old to be supported by the triton GPU compiler, which is used as the backend. Triton only supports devices of CUDA Capability >= 7.0, but your device is of CUDA capability 6.1錯誤。

得手動在ComfyUI目錄的execution.py裡面加入程式碼import torch._dynamo torch._dynamo.config.suppress_errors = True無視錯誤訊息硬跑，但就沒有加速效果了。

若是不需要，像我一樣把圖中的節點截斷了。

Upscaler and Frame Interpolation即影片放大與補幀這一塊，是在生成影片之後處理的，因為這個工作流只能生成480P影片，生成影片後再放大，並用RIFE補幀會比較好看。但我認為要快速看到影片效果，這一塊可以先去掉，節省時間。所以圖中的節點被我截斷了。