新开发的名为 QuantFunc 的 ComfyUI 节点能够实现 AI 模型的运行时 4 位量化，显著加快推理速度。这使得用户无需预量化模型检查点即可即时应用量化，在 RTX 4090 上使用 Ideogram 4 等模型时速度约提升 4 倍。此外，还发布了 Boogu-Image-0.1-Turbo 模型的 INT8 量化新版本，针对 ComfyUI 进行了优化，以减少 VRAM 使用并提高加载速度，需要自定义节点以在某些 GPU 上获得增强性能。 AI
影响 运行时量化工具和优化模型正在提高 AI 图像生成的推理速度并降低硬件要求。
排序理由 为 AI 图像生成平台开发新工具和发布量化模型。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 3 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1uhucjl/i_built_a_comfyui_plugin_that_generates_1024px/"> <img alt="I built a ComfyUI plugin that generates 1024px Qwen-Image in 0.9s on a 4090 — 11.7× faster than FP8 (Z-Image, Flux.2 too)" src="https://…
<table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1uhqasg/i_built_a_comfyui_node_for_runtime_4bit/"> <img alt="I built a ComfyUI node for runtime 4-bit quantization — Ideogram 4 on a 4090: 30s → 8s (1K img, 12 steps)" src="https://preview.redd.it/jogttbh…
<table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1ug1k34/release_booguimage01turbo_hotfix_int8_quantized/"> <img alt="[Release] Boogu-Image-0.1-Turbo (hotfix) — INT8 Quantized for ComfyUI" src="https://preview.redd.it/j3q9ks37el9h1.png?width=140&hei…