【closerAI ComfyUI】最小22Mb，快10倍+！ VAE 性能革命！lightx2v团队新项目：AI 视频生成领域的“性能优化解决方案”！提速提速！

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【closerAI ComfyUI】最小22Mb，快10倍+！ VAE 性能革命！lightx2v团队新项目：AI 视频生成领域的“性能优化解决方案”！提速提速！

大家好，我是Jimmy。

lightx2v团队我们应该很熟悉，wan2.2的4步、8步加速LORA的开发者。今天介绍它们带来的 VAE 的 “效率天花板”项目：lightx2v/Autoencoders。也就是优化后的VAE模型集合。它提供了两大系列VAE模型：lightTAE系列、lightVAE系列

一、Autoencoders

在 AI 视频生成领域，自动编码器（VAE）是连接 “抽象潜在空间” 与 “可视化视频内容” 的核心桥梁。然而，传统 VAE 模型长期面临 “高质量与高资源消耗不可兼得” 的痛点 —— 要么显存占用高达 10GB 以上，要么细节丢失严重。lightx2v/Autoencoders 项目的出现，为这一困境提供了突破性的解决方案。

在 AI 视频生成流程中，VAE 承担着 “编码（将原始视频压缩为低维潜在变量）” 与 “解码（将生成的潜在变量还原为可视化视频）” 的关键作用。lightx2v/Autoencoders 的出现，直接解决了传统方案的三大核心痛点：

• 资源消耗过高：官方 VAE 需 8-12GB 显存，普通设备难以运行；
• 推理速度缓慢：传统 VAE 解码 5 秒视频需 5 秒以上，无法满足实时创作需求；
• 质量与效率失衡：开源轻量 VAE 虽快，但细节丢失严重，无法用于生产级场景。

项目地址：https://huggingface.co/lightx2v/Autoencoders

comfyui项目仓库：https://github.com/ModelTC/ComfyUI-LightVAE

提供了核心模型：4 类 VAE 覆盖全场景需求

项目围绕 Wan2.1 和 Wan2.2 两大视频模型系列，构建了 4 类功能差异化的 VAE 模型，每类模型都对应明确的使用场景。

以下是详细的模型对比与技术解析：

速度对比（单位：秒，越快越好）

显存对比（单位：GB，越低越好）

结论：LightTAE 系列在速度和显存上优势最明显，LightVAE 系列虽比 TAE 慢，但质量更接近官方；官方 VAE 质量最高，但资源消耗是 LightVAE 的 2 倍、LightTAE 的 25 倍。

comfyUI中的使用与体验

我觉得不用什么测试了，lightx2v团队已经提供了更详尽地测试，换来用就完了。正如加速LORA一样。用就完了。我主要想介绍下安装方法，在安装过程有点小波折。我分享下我的秋叶包下的安装过程。

1、打开https://github.com/ModelTC/ComfyUI-LightVAE

下载节点。解压放置custom_nodes下。

2、根据指引操作：第二步的KJ的wanvideoWrapper相信大家都有安装过，这里不讲了。

安装LightX2V插件：

打开这个地址https://github.com/ModelTC/LightX2V。直接下载：

解压放到秋叶包根目录下

然后：

再执行这些命令：

cd LightX2V  回车
python setup_vae.py install   回车
重启comfyUI
如果还是失败，请继续以下操作：

复制核心包

1. 复制 LightX2V 文件夹，路径参考：E:\comfyUI\LightX2V\
2. 在这个文件夹里，您会看到一个名为 lightx2v 的文件夹
3. 复制这个 lightx2v 文件夹。粘贴到 Python 库中
4. 打开comfyUI\python\lib\site-packages\ 文件夹。
5. 粘贴刚刚复制的 lightx2v 文件夹。
6. 完成后，您应该能在 site-packages 文件夹内看到 lightx2v 这个新文件夹。
7. 重启

模型的话在这里下载：https://huggingface.co/lightx2v/Autoencoders

放置models/VAE中。

打开工作流：随便一个wan2.1的工作流。这里我使用ALL IN ONE的工作流。简单。

将加载VAE节点改为：

工作流如下：

执行结果分别如下：

正如官方测评的，lightVAE兼顾速度与质量，我建议用这个就行了。如果有的小伙伴是6G以下显存的，直接用TAE模型。

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

S2图生视频 体验地址：https://www.runninghub.cn/ai-detail/1973586523100680194

s2 文生视频 体验地址：https://www.runninghub.cn/ai-detail/1973585400205807617

注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151

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最后几句：

如果对你有帮助，请一键三连支持下我，感谢

以下是closerAIwater节点：

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分镜分词器节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/10/11/3080/

以下是我开发的节点，配合kontext能高效出片：

1、comfyUI kontext 标注助手节点：

http://closerai.douyoubuy.cn/2025/07/01/2089/

2、comfyUI kontext提示词生成器节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/06/30/2062/

3、closerAI 图像循环助手节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/05/2137/

4、closerAI 自由组合节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/24/2305/

5、closerAI 自动白边处理节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/28/2357/

6、closerAI NAG_Sampler节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/28/2354/

7、comfyUI kontext提示词生成器网页应用：

http://aigc.douyoubuy.cn/closerai-flux-kontext/

8、closerAI 图像自由组合在线版

http://aigc.douyoubuy.cn/closerai-imagefree/

以下是qwen-image相关节点：

以下是我开发的节点，配合qwen-image能高效出片：

1、comfyUI qwen-image-edit提示词生成器节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/08/20/2615/

2、closerAI可视化中文编辑节点：

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/08/11/2545/

以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI lightx2v VAE模型项目的介绍与安装方法说明以及

closerAI wan+lightVAE视频生成工作流介绍，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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