Cách cài đặt và sử dụng Wan 2.1 (tạo video hentai)

Đây là hướng dẫn cho người mới bắt đầu giúp bạn cài đặt Wan và thực hiện mọi tối ưu hóa có sẵn để tối đa hóa tốc độ tạo video.

Việc đạt được điều này liên quan đến sự đánh đổi về chất lượng, nhưng bạn có thể dễ dàng tắt bất kỳ tối ưu hóa nào nếu bạn muốn ưu tiên chất lượng hơn tốc độ.

Hướng dẫn và quy trình đi kèm được thiết kế cho các GPU có 24GB VRAM trở lên, thường sử dụng 21-23GB trong quá trình tạo. Mặc dù có thể sử dụng GPU có ít hơn 24GB, bạn sẽ cần phải thực hiện một số điều chỉnh. Ví dụ, một GPU 16GB có thể sử dụng các mô hình FP8/Q8, miễn là bạn tăng cường các thiết lập virtual_vram_gb hoặc block swapping trong các quy trình được cung cấp. Chúng ta sẽ đề cập đến những điều này sau.

Nếu bạn có dưới 16GB, bạn có thể muốn sử dụng các mô hình được định lượng dưới Q8, nhưng hãy nhớ rằng việc sử dụng mức định lượng thấp hơn sẽ làm giảm chất lượng đầu ra của bạn. Nói chung, càng thấp thì chất lượng càng kém.

1. /ldg/ Hướng dẫn Cài đặt và Tối ưu hóa Wan 2.1
   1. Các yêu cầu tiên quyết - CÀI ĐẶT TRƯỚC
   2. Chọn Phương pháp Thực hiện
   3. Tùy chọn 1 - Kijai’s Wrapper
   4. Tùy chọn 2 - Comfy Native
   5. Các bước Cài đặt Chung
   6. Các Ghi chú Quan trọng Trước Khi Bạn Tạo
   7. Các Độ phân giải Hỗ trợ
   8. Tạo ở 720P
   9. Các Tối ưu hóa

Các yêu cầu tiên quyết - CÀI ĐẶT TRƯỚC

ComfyUI Portable
ComfyUI Manager
CUDA 12.6

Chọn Phương pháp Thực hiện

Wan 2.1 có thể được tích hợp vào ComfyUI thông qua hai cách tiếp cận: Hỗ trợ gốc hoặc Kijai’s Wrapper. Kijai’s Wrapper có các tính năng bổ sung mà Hỗ trợ gốc không có (flowedit, vid2vid, v.v.), trong khi Hỗ trợ gốc có một số lợi thế không có trong phiên bản của Kijai. Những lợi thế này bao gồm; hỗ trợ cho các mô hình gguf, Hướng dẫn Tùy chỉnh (một phương pháp để tăng tốc độ tạo với chi phí chất lượng), và khả năng tương thích TorchCompile không chỉ cho các dòng GPU 40XX và 50XX, mà còn cho dòng 30XX, giúp tăng tốc độ tạo thêm khoảng 30%. Vì vậy, nếu bạn đang sử dụng ít hơn 24GB VRAM và/hoặc muốn tốc độ tạo nhanh nhất, Hỗ trợ gốc có thể là lựa chọn tốt hơn.

Sau khi bạn đã quyết định phương pháp và quy trình liên quan, hãy tiếp tục với các bước cài đặt chung.

Tùy chọn 1 - Kijai’s Wrapper

Tải xuống các phiên bản đã chỉnh sửa của quy trình mặc định của Kijai. Ngoài các tối ưu hóa và một vài tính năng bổ sung, chúng sử dụng các thiết lập mặc định của Alibaba làm cơ sở. Quy trình này xuất ra hai video, một video 16 fps thô và một phiên bản 32 fps đã nội suy. Bạn có thể dễ dàng điều chỉnh chúng để sử dụng mô hình/cài đặt 720P. Xem Tạo ở 720P.

/ldg/ Quy trình KJ i2v 480p: ldg_kj_i2v_14b_480p.json
(cập nhật ngày 17 tháng 3 năm 2025)

/ldg/ Quy trình KJ t2v 480p: ldg_kj_t2v_14b_480p.json
(cập nhật ngày 17 tháng 3 năm 2025)

1. Đảm bảo rằng ComfyUI đã được cập nhật lên phiên bản mới nhất. (update_comfyui.bat trong ComfyUI_windows_portable\update)
2. Tải xuống các mô hình này.

KHÔNG sử dụng các tệp mô hình Comfy với KJ’s! Bạn PHẢI sử dụng những cái này hoặc bạn sẽ gặp phải vấn đề!

• Wan2_1-I2V-14B-480P_fp8_e4m3fn.safetensors đặt vào ComfyUI\models\diffusion_models\WanVideo
• Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn.safetensors đặt vào ComfyUI\models\diffusion_models\WanVideo
• Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors đặt vào ComfyUI\models\diffusion_models\WanVideo
• umt5-xxl-enc-bf16.safetensors đặt vào ComfyUI\models\text_encoders
• open-clip-xlm-roberta-large-vit-huge-14_fp16.safetensors đặt vào ComfyUI\models\text_encoders
• Wan2_1_VAE_bf16.safetensors đặt vào ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\vae\wanvideo

3. Chuyển đến Các bước Cài đặt Chung.

Tùy chọn 2 - Comfy Native

Tải xuống các phiên bản đã chỉnh sửa của quy trình Comfy, dựa trên một người ẩn danh từ /ldg/. Ngoài các tối ưu hóa và một vài tính năng bổ sung, chúng sử dụng các thiết lập mặc định của Alibaba làm cơ sở. Quy trình này xuất ra hai video, một video 16 fps thô và một phiên bản 32 fps đã nội suy. Bạn có thể dễ dàng điều chỉnh chúng để sử dụng mô hình/cài đặt 720P. Xem Tạo ở 720P.

/ldg/ Quy trình Comfy i2v 480p: ldg_cc_i2v_14b_480p.json
(cập nhật ngày 17 tháng 3 năm 2025)

/ldg/ Quy trình Comfy t2v 480p: ldg_cc_t2v_14b_480p.json
(cập nhật ngày 17 tháng 3 năm 2025)

1. Đảm bảo rằng ComfyUI đã được cập nhật lên phiên bản mới nhất. (update_comfyui.bat trong ComfyUI_windows_portable\update)
2. Tải xuống các mô hình này. Nếu bạn có dưới 24GB VRAM, bạn cũng có thể thay thế các mô hình Q8 bằng Q6/Q5/Q4, mặc dù bạn sẽ thấy sự giảm chất lượng đầu ra ngày càng lớn khi giảm xuống.

KHÔNG sử dụng các tệp mã hóa văn bản của Kijai với các mô hình này! Bạn PHẢI sử dụng các bộ mã hóa văn bản này hoặc nó sẽ báo lỗi trước khi tạo với Exception during processing !!! mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (77x768 and 4096x5120)

• wan2.1-i2v-14b-480p-Q8_0.gguf đặt vào ComfyUI\models\diffusion_models\
• wan2.1-i2v-14b-720p-Q8_0.gguf đặt vào ComfyUI\models\diffusion_models\
• wan2.1-t2v-14b-Q8_0.gguf đặt vào ComfyUI\models\diffusion_models\
• umt5_xxl_fp16.safetensors đặt vào ComfyUI\models\text_encoders
• clip_vision_h.safetensors đặt vào ComfyUI\models\clip_vision\
• wan_2.1_vae.safetensors đặt vào ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\vae\

3. Chuyển đến Các bước Cài đặt Chung.

Các bước Cài đặt Chung

4. Tải xuống và chạy điều này như được hướng dẫn để tự động cài đặt Triton và Sage, điều này sẽ tăng tốc độ tạo của bạn đáng kể.
5. Mở một cửa sổ cmd.exe trong ComfyUI_windows_portable\ và chạy lệnh sau. Điều này sẽ cài đặt một phiên bản pytorch nightly gần đây cho CUDA 12.6, cho phép bạn sử dụng fp16 accumulation, một tối ưu hóa giúp giảm thời gian tạo..\\python_embeded\\python.exe -s -m pip install torch==2.7.0.dev20250306+cu126 torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126 –force-reinstall
6. Chỉnh sửa run_nvidia_gpu.bat trong ComfyUI_windows_portable và thay đổi dòng đầu tiên thành: .\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py –windows-standalone-build –use-sage-attention –fast
7. Chạy ComfyUI. Nhìn vào cửa sổ cmd.exe và đảm bảo rằng pytorch version: 2.7.0.dev20250306+cu126 được hiển thị trong quá trình khởi động. Bạn cũng nên thấy Enabled fp16 accumulation và Using sage attention.

Có thể có một lỗi khi bạn cập nhật các tiện ích mở rộng hoặc khởi động lại mà báo cáo phiên bản pytorch không chính xác. Nếu điều đó xảy ra, hãy đóng Comfy và khởi động lại. Điều này dường như xảy ra thường xuyên nhất nếu bạn sử dụng nút “Khởi động lại” trong Comfy sau khi cập nhật các tiện ích mở rộng, vì vậy hãy đóng nó thủ công và khởi động lại thủ công sau khi cập nhật các tiện ích mở rộng. Nó cũng có thể xảy ra sau khi cập nhật Comfy. Nếu sau lần khởi động lại thứ hai mà nó vẫn không phải là 2.7.0dev, hãy làm lại bước 5.

8. Mở một trong các quy trình. Mở Manager và cài đặt Các Node Tùy Chỉnh Thiếu. Cuối cùng, cài đặt tiện ích mở rộng ComfyUI-GGUF.

Nếu nó vẫn báo lỗi về các node thiếu sau khi cài đặt chúng và khởi động lại Comfy, bạn có thể cần cài đặt các node thiếu một cách thủ công. Nếu điều này xảy ra khi sử dụng KJ’s wrapper, hãy cài đặt wrapper một cách thủ công từ repo của anh ấy, xóa phiên bản cũ từ custom_nodes trước. Tương tự đối với KJNodes nếu nó báo lỗi về node WanVideoEnhanceAVideoKJ. Hãy chắc chắn rằng bạn làm theo hướng dẫn cài đặt cho cài đặt portable.

9. Đối với mô hình nội suy video, hãy truy cập repo này và tải xuống film_net_fp32.pt, đặt nó vào ComfyUI\custom_nodes\comfyui-frame-interpolation\ckpts\film
10. Đảm bảo rằng mỗi lần bạn khởi động Comfy, phiên bản pytorch hiển thị là 2.7.0dev hoặc fp16_fast / fp16 accumulation sẽ không hoạt động.
11. Chạy lần tạo đầu tiên của bạn. Nếu nó bị treo trong quá trình tải mô hình với “Nhấn phím bất kỳ để tiếp tục” trong cửa sổ cmd.exe, bạn cần khởi động lại máy tính của mình. Nếu bạn nhận được lỗi này khi chạy quy trình: ImportError: DLL load failed while importing cuda_utils: The specified module could not be found. Đi đến \users\username\ và mở thư mục .triton. Xóa thư mục con cache bên trong nó. Đừng xóa toàn bộ thư mục .triton.

Các Ghi chú Quan trọng Trước Khi Bạn Tạo

Thời gian tạo ban đầu bạn nhận được là KHÔNG chính xác. Teacache hoạt động trong quá trình tạo, và Adaptive khoảng giữa nếu bạn đang sử dụng Comfy Native/Core.

Khi một video hoàn thành việc tạo, bạn sẽ nhận được hai tệp trong các thư mục i2v hoặc t2v riêng biệt. Các tệp thô là đầu ra 16 khung hình trong khi các tệp int được nội suy thành 32 khung hình, giúp chuyển động mượt mà hơn nhiều.

Rất được khuyến nghị rằng bạn bật xem trước trong quá trình tạo. Nếu bạn đã làm theo hướng dẫn, bạn sẽ có tiện ích mở rộng cần thiết. Đi đến Cài đặt ComfyUI (biểu tượng bánh răng ở góc dưới bên trái) và tìm kiếm “Hiển thị xem trước hoạt hình khi lấy mẫu”. Bật nó lên. Sau đó mở Comfy Manager và đặt Phương pháp Xem trước thành TAESD (chậm). Đầu ra sẽ trở nên rõ ràng hơn khoảng bước 10, và bạn sẽ có cảm nhận tổng quát về bố cục và chuyển động. Điều này có thể và sẽ tiết kiệm cho bạn rất nhiều thời gian, vì bạn có thể hủy bỏ các lần tạo sớm nếu bạn không thích cách chúng trông như thế nào.

KHÔNG BAO GIỜ sử dụng mô hình i2v 720p ở độ phân giải 480p và ngược lại. Nếu bạn sử dụng mô hình i2v 720p và đặt độ phân giải của bạn thành 832×480 chẳng hạn, đầu ra bạn nhận được sẽ kém hơn nhiều so với việc chỉ sử dụng mô hình i2v 480p. Bạn sẽ không bao giờ cải thiện chất lượng bằng cách tạo 480p trên mô hình 720p, vì vậy đừng làm điều đó. Mô hình duy nhất cho phép bạn trộn lẫn độ phân giải 480p và 720p là t2v 14B.

Các Độ phân giải Hỗ trợ

Mỗi mô hình được đào tạo và tinh chỉnh cho các độ phân giải cụ thể. Về lý thuyết, việc lệch khỏi những độ phân giải chính xác này có thể tạo ra kết quả kém hơn so với việc giữ nguyên các độ phân giải được hỗ trợ, đặc biệt là đối với i2v.

Tuy nhiên, theo kinh nghiệm của tôi, tôi đã thành công trong việc sử dụng các độ phân giải không chuẩn với i2v mà không gặp vấn đề đáng kể, miễn là các điều chỉnh vẫn hợp lý. Ví dụ, bạn nên tránh việc thay đổi quá mức từ 480p hoặc 720p, và luôn cố định một chiều - hoặc 480 cho các mô hình 480p hoặc 720 cho các mô hình 720p - trong khi điều chỉnh chiều còn lại xuống (không bao giờ lên) để điều chỉnh tỷ lệ khung hình. Điều này có nghĩa là một chiều nên được cố định ở 480 hoặc 720, tùy thuộc vào mô hình, với chiều còn lại được điều chỉnh thấp hơn khi cần thiết. Và bạn không bao giờ muốn vượt quá giá trị tối đa được đặt là 832 cho 480p và 1280 cho 720p, vì bạn sẽ làm tăng đáng kể thời gian tạo và vượt ra ngoài giới hạn độ phân giải do các nhà phát triển mô hình đặt ra.

Đây là các độ phân giải ‘hỗ trợ’ như được liệt kê trong repo chính thức của Wan:

Văn bản thành Video - 1.3B	Văn bản thành Video - 14B	Hình ảnh thành Video - 480p	Hình ảnh thành Video - 720p
480*832	720*1280	832*480	1280*720
832*480	1280*720	480*832	720*1280
624*624	960*960
704*544	1088*832
544*704	832*1088
	480*832
	832*480
	624*624
	704*544
	544*704

Tạo ở 720P

Nếu bạn muốn sử dụng mô hình 720p trong i2v hoặc độ phân giải 720p trên t2v, bạn cần:

• Trên t2v, bạn cần tăng độ phân giải lên 720p (1280×720 / 720×1280). Mô hình t2v 14B duy nhất hỗ trợ cả 480p và 720p.
• Khi sử dụng i2v trên Wan, bắt đầu bằng cách chọn mô hình i2v 720P trong trình tải mô hình. Tiếp theo, điều chỉnh các cài đặt chiều rộng và chiều cao của hình ảnh đầu vào của bạn thành 1280×720 hoặc 720×1280. Mô hình này được tối ưu hóa và hoạt động tốt nhất ở độ phân giải chính xác này, nhưng bạn có thể điều chỉnh một chút để phù hợp với các tỷ lệ khung hình khác nhau. Để có kết quả tốt nhất, luôn duy trì chiều cao hoặc chiều rộng ở 720, trong khi tỷ lệ chiều còn lại được điều chỉnh xuống (ví dụ: 1152×720, 1024×720, hoặc 720×960). Điều bạn không muốn làm là vượt quá 1280 ở bất kỳ chiều nào.
• Trên Comfy Native, đặt hệ số Teacache thành i2v_720. Wrapper của Kijai tự động chọn các hệ số chính xác.
• Đặt ngưỡng Teacache thành 0.2, đây là cài đặt trung bình. Tăng lên 0.3 để có tốc độ tạo nhanh hơn với chi phí chất lượng đầu ra.
• Tăng virtual_vram_gb (Comfy Native) hoặc block swaps (Kijai’s Wrapper) tùy thuộc vào phương pháp bạn sử dụng.
  Trên GPU 24GB, bạn muốn tăng lên cho đến khi bạn sử dụng chưa đến 23GB tổng cộng. Bạn không bao giờ muốn vượt quá 23.5GB tổng sử dụng, nếu không thời gian tạo sẽ tăng lên đáng kể.

Các Tối ưu hóa

Nhiều tùy chọn trong hướng dẫn này giúp tăng tốc thời gian suy diễn. Chúng là fp16_fast (tích lũy fp16), TeaCache, Torch Compile, Hướng dẫn Tùy chỉnh (chỉ dành cho Comfy Native) và Sage Attention. Nếu bạn muốn tắt chúng để thử nghiệm hoặc để tăng chất lượng với chi phí thời gian, hãy làm như sau:

• fp16_fast : xóa –fast khỏi run_nvidia_gpu.bat. Nếu bạn đang sử dụng KJ’s, bạn cũng cần đặt base_precision của WanVideo Model Loader từ fp16_fast thành fp16
• Sage Attention : xóa –use-sage-attention khỏi run_nvidia_gpu.bat
• AdaptiveGuidance : đặt node AdaptiveGuidance thành ngưỡng 1
• Torch Compile : nhấp chuột phải vào node TorchCompileModelWanVideo và nhấp vào Bypass
• TeaCache : nhấp chuột phải vào node TeaCache và nhấp vào Bypass