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【closerAI ComfyUI】强！comfyUI正式支持Bernini！字节团队再开源bernini 1.3B模型，目前本地开源视频生成与编辑的GGUF高效工作流解决方案！
大家好，我是Jimmy。Bernini终于迎来comfyUI官方支持，此前介绍过它以及在线上的实现方法：【closerAI ComfyUI】字节团队又放大招！开源Bernini：一个统一的视频生成和编辑框架，精准、可控编辑，开源界的gemini Omini来了，强！
现在comfyUI已支持，大家只需要更新comfyUI版本就行。根据前面的介绍，Bernini的能力在于视频编辑，所以它相当于开源界的Gemini Omini！然而如果使用comfyUI官方的工作流，对本地的设备有一定要求了，至少得搞24G的显卡来搞了，因为它是双专家模型，再加上文本编码模型，运行起来非常吃配置。
但好在，现在Bernini已经开源了1.3B模型版本。
根据官方介绍：该模型基于 Wan2.1-1.3B 进行微调，在风格迁移、字幕或水印去除以及局部编辑等简单任务上，其性能接近 140 亿版本，但在人物生成等更复杂的任务上则略逊一筹。
Bernini 1.3B：https://huggingface.co/ByteDance/Bernini-R-1.3B-Diffusers
所以，本期分享关于Bernini本地运行的GGUF量化模型的工作流解决方案。同时支持14B与1.3B两个版本模型。
如果对你有帮助，请一定要一键三连支持下我。谢谢。
closerAI Bernini 14B/1.3B GGUF 视频生成与编辑工作流方案
一、GGUF模型选择
主模型的GGUF版本的话社区大佬们都陆续分享出来了，目前我使用的是这个，1.3B的话我使用Q8，毕竟才1.5GB左右。
地址：https://huggingface.co/neuregex/Bernini-1.3B-ComfyUI/tree/main
14B版本的话，使用Q4版本模型：
地址：https://huggingface.co/neuregex/Bernini-R-GGUF/tree/main
大家根据自己情况选择。下载好放comfyui/models/diffusion_models下（有些comfyui版本是放Unet的）
其次我们要找文本编码模型的量化模型：我使用city96/umt5-xxl-encoder-gguf
地址：https://huggingface.co/city96/umt5-xxl-encoder-gguf/tree/main
下载好模型放text_encoders下。
还有一些加速LORA，这里不多说了。直接罗列了，之前玩wan2.1和wan2.2的相信大家都有的了。
1.3B 版本是基于wan2.1的微调模型。但关于它的加速LORA，目前只有KJ仓库有提供：Wan21_CausVid_bidirect2_T2V_1_3B_lora_rank32.safetensors
14B的话就多了，但大家可以直接在KJ仓库中找到：
使用加速LORA，会影响生成效果的，毕竟跳过了这么多步，质量肯定会受影响的。那这就要根据任务情况来使用了。
二、关键支持的节点comfyUI-BerniniR
这个节点使用最为简单的，工作流最为简约的：https://github.com/neuregex/ComfyUI-BerniniR，直接下载了，不多说。但它还是有些BUG，在1.3B的多参考生成是有问题的，我优化了下节点以实现１.3B的多参生成。（会员小伙伴可在小站上自提）
三、工作流体验
closerAI Bernini 14B/1.3B GGUF 视频生成与编辑工作流，主要有以下几个：
Bernini1.3B GGUF文生视频工作流：
Bernini1.3B GGUF视频生视频工作流：
Bernini1.3B GGUFRV2V工作流：
Bernini 14B GGUF文生视频工作流：
Bernini 14B GGUF视频生视频工作流：
Bernini 14B GGUFRV2V工作流：
工作流中的模型加载，记得使用comfyUI-GGUF节点来加载这些模型。如下图所示：
以下是1.3B单模型的加载方式：
其中，如果使用了加速LORA，则步数就要控制在6~8步。不使用的话就常规20~30步。
以下是1.3B GGUF模型的生成结果，尺寸均为480*832。
任务一：人物替换
这是不使用LORA，20步的效果
以下是使用LORA，6步的效果：
任务二：视频编辑
以下是使用加速LORA，6步的效果：
以下是不使用LORA，20步的效果：
我主要测试了RV2V的。文生视频是基础能力我就没生成了。
然后是14B的GGUF工作流的话，与1.3B 的工作流仅是模型加载方式不同。
以下是14B双专家高低噪模式的加载方式，使用GGUF加载主低噪主模型，连接上加速LORA：
以下是跑视频编辑的效果，由于是接入4步加速LORA，所以步数是4。速度可以。
总结：
bernini统一生成与编辑，目前配合GGUF模型及对应的工作流，能在本地畅玩开源版的Gemini Omini，特别是它的多参编辑能力。
总体而言，Bernini 是 2026 年 AI 视频领域的一个亮点开源贡献，体现了字节在生成式 AI 上的实力输出，对开发者友好，也为开源社区注入了实用、高性能的视频工具。
会员小伙伴可在小站上下载本期工作流、优化节点、模型。
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Bernini_多参考视频生成应用体验地址：
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最后几句：
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>/ 作者：JimmyMo
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