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【closerAI ComfyUI】速度与质量并在！万相又一加速器AccVideo：加速视频扩散模型,赋能万相全生态视频生成！爽！
大家好，我是Jimmy。之前有介绍万相VACE的加速器LORA——causvid
【closerAI ComfyUI】显存救星！300多M的LORA带来10倍加速！wan2.1-VACE大统一模型的加速器！冲！
的确它的速度非常快，通过参数的调整，能让视频生成找到一个折中的既快又保质的结果。今天同样介绍一个视频加速扩散模型：Accvideo。
AccVideo：基于合成数据集的加速视频扩散模型
项目链接：
AccVideo是一种新的有效的提取方法，用于加速合成数据集的视频扩散模型。
介绍很简单，它分别对万相视频模型和混元视频模型做了加速模型。
但如果直接下载它的原模型是不能使用的。KJ大佬已将其量化，在KJ大佬的抱脸中我们能找下下载的链接：
有两个一个是底模，一个是LORA。底模版本需放置在models/diffusion_models文件夹，Lora版放置在models/loras文件夹。它的使用方法是分别使用的，而且效果是差不多。所以，对于我们而言。直接选择LORA即可。
下载Wan21_AccVid_T2V_14B_lora_rank32_fp16.safetensors。
comfyUI中的实现与体验
因为是KJ大佬的实现，所以我们更新KJ节点即可。因为是LORA，使用方法就是在wan2.1的文生图、图生图、VACE全生态工作流中加入LORA即可。
像如果是VACE，我们要用wan2.1的文生视频底模+VACE对应版本模型+ACCvid LORA。如下图示。
打开一个VACE的动作迁移工作流：
加载一个动作视频参考，再加载一个人物。执行：
视频我转成GIF了 ，下图示：
加载了ACCvid LORA的运行结果是3：27秒，这是在RH上跑的。
我们不开LORA，跑了6分42秒：
本地算力不够怎么办？
如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn
runninghub.cn ACCVID+VACE加速动作迁移体验地址：
https://www.runninghub.cn/ai-detail/1927536312331702273
注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151
通过这个链接第一次注册送1000点，每日登录送100点
最后几句：
视频加速生成，我们既要速度也要质量。目前关于wan2.1的视频加速的方法，我们已介绍了两种方法，都是LORA来实现。一个是Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32,一个是Wan21_AccVid_T2V_14B_lora_rank32_fp16.safetensors,方法都是基于KJ版的万相视频生成工作流加载对应LORA来执行，速度是肯定有的，效果质量上大家多调试尝试参考找到合适的使！
以上是AccVid加速视频扩散模型的介绍与使用方法以及测试体验。以及closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI搭建的closerAI VACE+ACCvid全生态加速生成工作流介绍，大家可以根据工作流思路进行尝试搭建。
当然，也可以在我们closerAI会员站上获取对应的工作流(查看原文)。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
>/ 作者：JimmyMo
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