使用腾讯混元(HunYuanVideo)视频模型FP8量化版本来生成绅士动画,模型体积30G,8G甜品卡可玩,2秒视频需要15分钟
腾讯混元(HunYuanVideo)视频模型发布以来，视频效果有口皆碑，但由于推理门槛比较高，消费级显卡用户望而却步，最近大神Kijai发布了FP8量化版本模型，使得甜品卡用户也有了一餐秀色的可能。
本次我们利用HunYuanVideo量化版模型来生成绅士视频。
本地部署ComfyUI
首先需要本地部署ComfyUI框架，克隆官方项目：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
随后进入项目目录，安装torch
cd ComfyUI
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu124
这里推荐使用 nightly 版本的 torch，以此来获得更高的性能。
随后安装依赖:
pip3 install -r requirements.txt
至此，ComfyUI框架就部署好了。
本地部署ComfyUI-HunyuanVideoWrapper
随后，本地部署 ComfyUI-HunyuanVideoWrapper项目节点，这个节点用来生成视频
cd custom_nodes
git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper.git
除了直接克隆节点项目以外，也可以通过著名的ComfyUI-Manager项目来安装：
cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
接着修改 config.ini 配置文件:
[default]
preview_method = none
badge_mode = none
git_exe =
channel_url = https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main
share_option = all
bypass_ssl = False
file_logging = True
default_ui = none
component_policy = workflow
double_click_policy = copy-all
windows_selector_event_loop_policy = False
model_download_by_agent = False
downgrade_blacklist =
security_level = weak
这里把默认的安全等级(security_level):normal改成weak，否则无法在线安装节点。
随后直接在webui界面中安装ComfyUI-HunyuanVideoWrapper节点即可：
下载HunyuanVideo相关的模型
首先下载视频模型的fp8量化版本:
https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/tree/main
这里模型包括fp8本体和vae模型，注意都下载体积小的那个。
模型名称分别是：hunyuan_video_720_cfgdistill_fp8_e4m3fn.safetensors 和 hunyuan_video_vae_bf16.safetensors。
下载成功后，分别放入 models/diffusion_models 目录 和 models/vae 目录即可。
接着下载文本编码模型：
https://huggingface.co/Kijai/llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer
这个模型基于 llama3-8b
把这个模型放入 models/LLM 目录，目录结构如下：
E:\work\ComfyUI_windows_0.3\ComfyUI\models\LLM>treee
LLM
└── llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer ├── config.json ├── generation_config.json ├── model-00001-of-00004.safetensors ├── model-00002-of-00004.safetensors ├── model-00003-of-00004.safetensors ├── model-00004-of-00004.safetensors ├── model.safetensors.index.json ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer.json └── tokenizer_config.json E:\work\ComfyUI_windows_0.3\ComfyUI\models\LLM>
最后，下载 clip 模型：
https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14
注意，只下载model.safetensors模型和其他配置文件即可，其他格式的模型没有必要下载，随后放到models/clip目录，结构如下：
E:\work\ComfyUI_windows_0.3\ComfyUI\models\clip>treee
clip
└── clip-vit-large-patch14 ├── config.json ├── merges.txt ├── model.safetensors ├── preprocessor_config.json ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer_config.json └── vocab.json
至此，模型就下载好了，注意模型总体积加上环境大概30G左右，硬盘空间告急的朋友请三思。
启动项目:
python3 main.py
导入ComfyUI-HunyuanVideoWrapper目录里面examples的hyvideo_lowvram_blockswap_test.json工作流。
笔者的设备是4060-laptop，显存只有8G，注意精度选择fp16用以节约显存，设备选择offload模式可以节约显存，但是大部分计算让cpu承担，速度会超级慢，2秒的视频需要半个小时才能生成，选择main_device模式速度会快不少，但是有概率爆显存：
单以毛片的角度来评价，这个量化模型的性能还是有保证的。
最后奉上一键整合包:
HunYuanVideo fp8 一键包 https://pan.quark.cn/s/ab875c722947
HunYuanVideo fp8 workflow https://pan.quark.cn/s/1ee93f104a66