level 5
加四步加速
2026年01月02日 11点01分
level 9
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level 7
内存小了，临时用的话加虚拟内存，买内存条加上去吧，不然白瞎了5090，妥妥的吕布骑狗
2026年01月05日 13点01分
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别骂了别骂了，现在内存条太贵了，晚点再换
2026年01月05日 15点01分
@Lueie7 那我内存跟你换显卡我160g![[滑稽]](/static/emoticons/u6ed1u7a3d.png)
2026年01月06日 07点01分
@hklingluan 我96G内存，我也可以拿出48G换显卡的![[开心]](/static/emoticons/u5f00u5fc3.png)
2026年01月07日 05点01分
level 1
![[笑尿]](/static/emoticons/u7b11u5c3f.png)
，你这十分钟的，我怕是要半个多小时
level 1
第一，你得看用的什么启动器，启动器选项是怎么设置的，你的优化方案都是咋选的，这个很大可能就是你内显存占用问题的根本原因。第二你先搞个标准的81帧5秒的视频测一下看看，你上来就干到161帧，采样还是20步，你这个估计全吧也没几个你这么出的，所以你这个情况正不正常谁能知道啊！你要是想对比，起码得和别人设置差不多才能比。你看别人出就分分钟的事儿，你得看他的参数，用的啥模型，加速方案是啥，工作流是咋设计的，都用了什么优化节点，出多大分辨率，多少帧，采样多少步，用的啥调度器等等。
2026年01月06日 07点01分
7
试了一下4步160针，视频出是能出了，但是明显鬼图了，还是有问题
2026年01月07日 13点01分
@Lueie7 你要不先学学wan的基础知识，我怎么感觉不是机器的问题呢...而且为啥你老执着160帧呢，wan这个模型就不适合单视频出太长的，不要感觉你5090你就能比别人出的视频长，大家基本都是单视频81左右不是说显卡不行，而是模型就不适合再多出了。至于你4步鬼图问题，首先你是不是挂了相应的4步加速lora，另外还是参数问题，还有你跑的啥模型都有关系。
2026年01月08日 02点01分
@BD_xiaoboy 确实对长点的视频有执念![[泪]](/static/emoticons/u6cea.png)
2026年01月08日 02点01分
@Lueie7 关键是别人的长视频那都不是单视频生成的，那都是5s一段一段拼在一起的，至于为啥都是5s一段你出多了就明白了，劝你还是先学学基础吧，先把官方基本工作流跑明白了，知道基本参数都咋调，节点都是干啥用的，再研究别的吧。
2026年01月08日 08点01分
level 3
level 1
你这是默认流程啥优化没有当然慢，部署Sage attention提速，部署WanVideo Enhanced BlockSwap有这个节点才能和内存交换有多少用多少，部署”图层工具：清除VRAM V2“可以缓存生成的遮罩一堆巴拉巴拉的东西，模型和lora节点给WanVideo Torch Compile节点加速，wan采样器给TeaCache节点可以抽步数，模型用fp16_fast，最外面启动器加参数--use-sage-attention --fast fp16_accumulation --lowvram，我5060ti做720p视频5秒20多分钟12步，我说的够明白了基本就这些
2026年02月19日 02点02分
9
感谢大佬
2026年02月20日 03点02分
@Lueie7 我不怎么上贴吧，你要是5090就别用GGUF，直接KJ的14B_e4m3fn，GGUF反而慢，具体资料你可以问AI， 部署Sage attention是任何情况下都必须的，千万别让AI瞎叭叭和git自动选择，基本必错，triton的github主页明确写了各版本的trition对应pytorch版本号，现在Sage attention稳定版本是2.2 port4，你得装CUDA13.0或12.8，不同的版本pytorch和trition不一样，但是必须pytorch、trition、Sage attention三者互相兼容统一，否则你会遇到一堆奇奇怪怪的成像问题，python的版本建议3.12，再高出现底层支持，节点组不支持
2026年03月24日 10点03分
@Lueie7 然后接上一条你要开启Torch Compile才能实现最大速度，但肯定会遇到tcc报错，说无法编译，问ai尤其是deepseek他肯定瞎叭叭，你装好VC++ 2020工具包之后把环境指定好，在启动其中强行让它用VC++编译才能用
2026年03月24日 11点03分
