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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：
| 模型类别 | 代表模型 | 显存占用 | 推理速度 | 生成质量 | 核心适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 官方 VAE | Wan2.1_VAE、Wan2.2_VAE | 8-12 GB | 慢（5-6 秒 / 5s 视频） | ⭐⭐⭐⭐⭐（最高） | 最终产品输出（如影视级视频） |
| 开源 TAE | taew2_1、taew2_2 | ~0.4 GB | 极快（0.2-0.4 秒 / 5s 视频） | ⭐⭐⭐（一般） | 开发测试、快速迭代 |
| LightTAE（优化） | lighttaew2_1、lighttaew2_2 | ~0.4 GB | 极快（同开源 TAE） | ⭐⭐⭐⭐（接近官方） | 低显存设备创作、实时预览 |
| LightVAE（优化） | lightvaew2_1 | 4-5 GB | 快（2-3 秒 / 5s 视频） | ⭐⭐⭐⭐（接近官方） | 日常生产（平衡质量与效率） |
速度对比（单位：秒，越快越好）
| 模型 | 编码时间 | 解码时间 | 总耗时 |
|---|---|---|---|
| Wan2.1_VAE（官方） | 4.1721 | 5.4649 | 9.637 |
| taew2_1（开源 TAE） | 0.3956 | 0.2463 | 0.6419 |
| lighttaew2_1（优化） | 0.3956 | 0.2463 | 0.6419 |
| lightvaew2_1（优化） | 1.5014 | 2.0697 | 3.5711 |
显存对比（单位：GB，越低越好）
| 模型 | 编码显存 | 解码显存 | 最大显存占用 |
|---|---|---|---|
| Wan2.1_VAE（官方） | 8.4954 | 10.1287 | 10.1287 |
| taew2_1（开源 TAE） | 0.00858 | 0.41199 | 0.41199 |
| lighttaew2_1（优化） | 0.00858 | 0.41199 | 0.41199 |
| lightvaew2_1（优化） | 4.7631 | 5.5673 | 5.5673 |
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
- 复制
LightX2V文件夹，路径参考：E:\comfyUI\LightX2V\ - 在这个文件夹里，您会看到一个名为
lightx2v的文件夹 - 复制这个
lightx2v文件夹。粘贴到 Python 库中 打开comfyUI\python\lib\site-packages\文件夹。- 粘贴刚刚复制的
lightx2v文件夹。 - 完成后，您应该能在
site-packages文件夹内看到lightx2v这个新文件夹。 - 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
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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：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/10/22/3121/
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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