一位用户通过采用一种称为 WanVideoBlockSwap 的技术，成功地在只有 8 GB 显存的显卡上运行了 Wan 2.2 TI2V 5B 模型。该方法在推理过程中将 transformer 块卸载到 CPU 的系统内存中，从而允许更大的模型在性能较低的硬件上运行。虽然这会显著影响生成速度，但用户报告称输出质量与在高显存 GPU 上运行的模型没有区别。 AI
影响 使在显存有限的消费级硬件上运行更大的视频生成模型成为可能。
排序理由 用户开发的在有限硬件上运行大型模型的技术。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I've been running Wan 2.2 TI2V 5B Turbo locally on an RTX 4060 8 GB and the thing that made it possible was WanVideoBlockSwap — a ComfyUI node that offloads transformer blocks to CPU RAM between attention passes instead of keeping the whole model…