ComfyUI：使用 8GB显存运行混元视频模型

ComfyUI：使用 8GB显存运行混元视频模型

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/shadowcz007/article/details/144814120

Temporal Tiling 时间平铺

ComfyUI发布对Hunyuan视频生成模型的低显存支持，主要用了一个新节点：VAE Decode（Tiled）。原理是使用了Temporal Tiling 时间平铺。

解释下，什么是Temporal Tiling？举一个具体的形象类比

Temporal Tiling（时间平铺）是一种用于处理视频数据的方法，特别是在降低视频编码和解码过程中的显存需求时非常有用。与空间平铺（spatial tiling）不同，空间平铺是将图像数据在空间维度上分割处理，而时间平铺是将视频数据在时间维度上分割处理。

为了形象地解释Temporal Tiling，可以通过以下类比：

假设你有一本书（代表视频），这本书有很多页（代表视频的帧）。
你现在手头上只有很小的桌子（代表有限的显存），一次只能放下一部分书页来阅读（处理）。
空间平铺就像是你把每一页书撕成小块，然后在桌子上拼起来阅读；
而时间平铺则是你一次只放几页书在桌子上阅读，读完这几页再换下一批。

具体来说，Temporal Tiling会将视频帧分成多个小段，每个小段包含一定数量的帧，这样每次只处理这些小段而不是整个视频。每次处理的视频帧数量减少，从而降低了显存需求，同时保持了视频处理的连续性和完整性。

ComfyUI 作为一款具有可视化节点式操作界面的工具，可以运行各种生成式模型，非常适合用来设计复杂工作流。