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WanAnimate2Cache
WanAnimate2Cache
该节点会预先缓存姿态视频各数据块的激活值,这样就不必在每个采样步骤中重新计算,生成时间大约可以减半。
节点说明
WanAnimate2Cache 更新于 2026-11-12
WanAnimate2Cache - ComfyUI Built-in Node Documentation
该节点会预先缓存姿态视频各数据块的激活值,这样就不必在每个采样步骤中重新计算,生成时间大约可以减半。
该节点会预先缓存姿态视频各数据块的激活值,这样就不必在每个采样步骤中重新计算,生成时间大约可以减半。代价是额外内存占用:在 480x832 分辨率、81 帧、bf16 精度下约需 12.5 GB 系统内存,且随分辨率和视频长度增长。
输入
| 参数 | 描述 | 数据类型 | 必填 | 范围 |
|---|---|---|---|---|
model | 需要附加缓存的 Wan Animate2 模型。 | MODEL | 是 | |
device | 缓存的存放位置。cpu(内存)是安全选择;在常规尺寸下,缓存与模型无法同时放入显存。gpu(显存)如果放得下则可能更快。(默认值:"cpu") | STRING | 是 | "cpu" "gpu" |
dtype | 存储精度。default 以模型的计算 dtype 存储激活值。int8 将缓存减半,int4 减至四分之一,convrot 用于保持精度。(默认值:"default") | STRING | 是 | "default" "int8" "int4" |
注意:使用上下文窗口时,每个窗口都会单独缓存,因此内存占用会随窗口数量增加。应使用 static\_standard 调度,因为 uniform 调度会在每一步移动窗口,导致缓存永远无法复用。
输出
| Output Name | Description | Data Type |
|---|---|---|
model | 附加了姿态视频激活缓存的克隆模型。生成完成后缓存会自动释放。 | MODEL |
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Source fingerprint (SHA-256): 06305432601afd7c797ef29ef4be3f2bb1aa660e05edde270499e94ccdd54f84