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BobJohnson24
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ComfyUI-INT4-Fast 可在消费级 GPU 上实现高效的 4 位模型推理
一个名为 ComfyUI-INT4-Fast 的新自定义节点包已被开发出来，可在 ComfyUI 中实现超快速、内存高效的 INT4 (W4A4) 模型推理。该包利用 GPU Tensor Cores 运行 4 位权重和激活，并支持原生混合精度检查点。在配备 6GB 显存的 RTX 3060 上进行的测试显示出令人印象深刻的性能，在 1024x1024 分辨率图像上实现了每迭代 1.78 秒。
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ComfyUI 用户寻求原生 FLUX.2 INT8 实现
一位 Reddit 用户正在寻找关于 ComfyUI 界面中 FLUX.2 模型特定实现的信息。他们正在寻找一种不依赖第三方节点的原生 INT8 卷积实现，并特别提到希望避免使用 BobJohnson24 的节点作为一种变通方法。
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ComfyUI 获得运行时量化，加速 AI 图像生成
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…