AMD 显卡 ComfyUI 提速实战：图生视频从 28 分钟压到 3 分钟
Sweetest_Jesus · reddit · 2026-10-11
作者基于 Radeon AI PRO R9700（32GB、680GB/s）实测，总结 ComfyUI 图像/视频工作流的提速方法：一个 minimax H3 图生视频工作流从 28 分钟降到 3 分钟，思路是先生成再 upscale。
流水线四阶段
- 文本编码器：把 prompt 转成 embeddings，每个 prompt 只跑一次，且 embeddings 可保存复用。
- 噪声 latent：由 seed 决定初始噪声。
- 扩散模型：每步去噪，早期步骤定构图/运动，后期加细节。
- VAE 解码：latent 转像素。
显存优先
- 权重占约 60-70% VRAM（32GB 卡约 19-22GB）；14B 视频模型 fp16 约 28GB、fp8 约 14GB。
- 溢出到系统 RAM 的代价比任何设置都大；控制台出现 "loaded partially" 就是超预算，"loaded completely" 才是理想状态。
- 可把文本编码器放 CPU 或第二块 GPU，把调好的 embeddings 存下来避免重复编码。
- Wan 2.2 这类双模型设计每次运行需一次模型交换；minimax 无需双模型但单模型更大。
速度由分辨率、帧数、步数主导
- 模型装进显存后，大小影响远小于分辨率×帧数×pass 数；宽高翻倍意味着 patch 数 4 倍、attention 计算约 16 倍。
- 建议：先用低分辨率验证 prompt 和 LoRA，再放大到目标分辨率。
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