Wan в ComfyUI — запуск на своей машине
Веса поколения 2.2 лежат открыто, поэтому Wan можно гонять локально: без подписки, без лимита на количество генераций и без отправки материала на чужой сервер. Ограничение здесь одно — объём видеопамяти.
Сколько нужно видеопамяти
Требование задаёт размер модели, а не длина ролика. Сборки на 14 миллиардов параметров в полной точности требуют больше всего, квантованные варианты — меньше, а лёгкая пятимиллиардная заводится там, где остальные не помещаются.
| Сборка | Формат весов | Что это даёт |
|---|---|---|
| 14B, fp16 | safetensors | Полная точность, максимум качества и максимум требований к карте |
| 14B, fp8 | safetensors | Вдвое меньше памяти против fp16, потери в мелких деталях |
| 14B, квантованная | GGUF | Несколько ступеней сжатия на выбор — самый гибкий вариант под слабую карту |
| TI2V-5B | safetensors | Втрое меньше параметров, принимает и текст, и картинку |
| T2V-1.3B | safetensors | Самая лёгкая модель линейки, поколение 2.1 |
Формат safetensors — стандартная упаковка весов, её понимает ComfyUI без дополнительных узлов. GGUF требует отдельного загрузчика, зато даёт выбор степени сжатия.
Порядок сборки
- Поставить ComfyUI и обновить его до версии, которая знает про узлы Wan.
- Скачать веса выбранной модели с HuggingFace и положить их в каталог моделей ComfyUI.
- Отдельно скачать текстовый энкодер и VAE — они лежат в том же репозитории и без них граф не соберётся.
- Загрузить готовый граф из репозитория Wan 2.2 и подставить в него свои файлы.
- Начать с короткого отрезка в низком разрешении: так ошибка в путях находится за минуту, а не за полчаса генерации.
Названия файлов в репозитории меняются от выпуска к выпуску. Брать их из описания модели на HuggingFace, а не из статей и видео: путь вида Wan2.2-I2V-A14B в чужой инструкции может указывать на файл, которого уже нет.
LoRA для Wan
LoRA — небольшой файл-надстройка поверх основной модели: он не заменяет веса, а поправляет их под конкретный стиль, персонажа или движение. Для Wan их выпускают и под T2V, и под I2V, причём под каждое поколение отдельно.
Две вещи, которые экономят вечер. Первая: LoRA от поколения 2.1 не встаёт на 2.2 — архитектура другая. Вторая: ускоряющие надстройки вроде lightx2v сокращают число шагов до четырёх, и с ними ролик считается в разы быстрее, но мелкая фактура заметно грубеет.
Когда локальный запуск не оправдывается
Считать стоит не только видеопамять. Одна генерация тридцатисекундного ролика на домашней карте идёт десятки минут, и всё это время машина занята. Если роликов нужно несколько в день и вы правите их итерациями, ожидание съедает больше, чем стоит подписка.
Обратная ситуация — поток однотипных генераций, материал, который нельзя выгружать наружу, или обучение своей LoRA. Здесь локальный запуск выигрывает, и никакая подписка его не заменит.
Пока карта считает — попробовать в браузере
Те же модели работают онлайн: ни сборки окружения, ни видеопамяти.