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【closerAI ComfyUI】24G降到8G，AI视频的王者地位！混元视频最强开源模型+高效提示词反推，本地玩转AI视频！
大家好，我是Jimmy。这期我们主要讨论如何使用stable diffusion comfyUI 制作AI视频。
腾讯的混元HunyuanVideo视频模型开源也有一段时间了，一直没有尝试，主要是因为需要24G以上显存，没有钞能力所以没怎么玩。这不，前几天comfyUI团队优化混元HunyuanVideo视频模型，使得8G显存就能畅玩，同时comfyUI官方也提供了GGUF量化版本，直接将生成速度提高几个等级。
我的设备4060Ti 8G,也能小玩一会。今天不讨论这个怎么安装，因为网上其它号也已经详细有说明。直接上连接大家自己根据官网的说明来安装吧。
腾讯混元文生视频项目仓库地址：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo
腾讯混元文生视频在线体验地址：腾讯混元文生视频
腾讯混元文生视频模型地址：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo
ComfyUI-HunyuanVideoWrapper节点仓库地址：https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper 更新 ComfyUI 到最新版本。下载以下模型文件并放置到对应目录中：hunyuan_video_t2v_720p_bf16.safetensors → ComfyUI/models/diffusion_models
Clip_l.safetensors 和 llava_llama3_fp8_scaled.safetensors → ComfyUI/models/text_encoders
hunyuan_video_vae_bf16.safetensors → ComfyUI/models/vae
加载节点中的示例工作流到 ComfyUI 中，或直接拖放到界面中运行即可。
我们主要讨论如何使用它来进行图生视频。我们知道，现在混元HunyuanVideo视频模型只支持文生图，那如何图生视频呢?我们可以进行提示词反推，从而实现接近参考图元素的视频控制生成。
这里我们使用前期我们介绍的cliption节点形成提示词。没看的可以关注看看：
【closerAI ComfyUI】快速洗图！高效快速的提示词反推节点——cliption，让洗图出图快人一步不爆显存！
形成提示词组合后，接入混元文生视频模块。
以下是工作流的全貌：
加载图片如下：
反推加载图像形成提示词。然后描述视频动作渐由哭到笑”并形成组合提示词，如下图示。
最终提示词为：
这张照片是一位年轻女子坐在地板上，手里拿着一只泰迪熊和一个戴着皇冠的蛋糕。她穿着一件白色毛衣，有着长长的波浪状棕色头发。背景是一面朴素的浅色墙壁。图像右侧有一个小窗户，图像的整体色调温暖而诱人。逐渐从哭到笑。
以下生成效果。
我们再试一张。
也是抽卡几次啦，提示词也调整过才出的结果。抽卡少不了啦。
根据我设备的情况，4~5分钟出一个结果吧。
以上就是本地运行混元视频模型的图生视频工作流介绍。效果其实也是跟算力有关啦。我这里果都384*480的结果，分辨率低。
下面我们也通过看可灵AI视频的结果来看看吧。我发现效果非常不错。就是免费的生成时间有点久。一起来欣赏下吧。
以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的closerAI 混元视频图生视频8G可用工作流介绍，以及可灵AI视频的生成效果欣赏，工作流大家可以根据上述思路进行尝试搭建。
当然，也可以在我们closerAI会员站上获取对应的工作流。
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