Wan2.2拆分步骤

我已经烦透了每次都要手动改步骤还得从头开始，于是我就让ChatGPT帮我搞了一个自定义节点。其实就是改了个图，视觉上看起来像是把步骤调了位置，实际上就是把u的值转成半个int，然后除以2，再塞到步骤的开头和结尾那里去。

我也用 LoRAs，一般来说整个过程会有8个步骤。我想问的是你在两个采样器之间是怎么分配步骤的。默认是平均分成4步和4步，但听起来你是说你会用5/3或者6/2这样的比例对吧？

然后你应该试试 ComfyUI 里的“数学表达式”节点，特别是它的自定义脚本功能，这玩意儿可比简单的数学运算强大多了！  
真该死，我们在 ComfyUI 里有太多插件都在试图干同样的事情……

你是想问，现在要不要继续在一个模型里折腾？我这边还在学习色度相关的知识，可能还得把我的Wan 2.2再更新一下才行。

嘿，我在用你的5B高档预设，整体效果很棒，不过我发现它有个小问题——眼睛经常会变暗。如果人物有漂亮的蓝色或者灰色眼睛的话，就有点可惜了。(Wan的情况已经够糟的了，他眼睛几乎都快成黑色了)你那边有没有什么调整的办法吗？谢谢啦~

兄弟们，你们在聊啥转变啊？还有，那个SNR是个什么东西？我一直用的都是Wan 2.2 GGUF，完全没听说过这个啊。

这事儿吧，搞个自定义节点有点儿过度设计了。让我想起那个npm的左垫事件。咱们真的有必要为这点儿小事专门搞个插件吗？

当然可以，以下是更口语化、更符合中文阅读习惯的版本（保留了换行）：嘿，这是在暗指我吗？😉 我几天前发了个视频，后来还在 CivitAI 上分享了一个叫“无限长 Wan 视频”的工作流程。（老实说，这方法确实能用，但效果没我最初想的那么好，而且只适用于某些特定场景。不过我真没卖啥，当时真的以为自己“破译了密码”😂）编辑一下：有人问“你的方案是不是用了不同的自定义节点？别人也做过啊”。  
我想说的是，那些“其他”自定义节点确实更强大，而且是大家都知道的一个插件的一部分。  
这个插件对于所有认真用 ComfyUI 的人来说，已经是标配了，还能通过插件管理器一键安装。  
很可能 OP 已经装了这个插件，如果没有，那真的建议装一个。  
我才不想去干复制粘贴  上的代码、然后手动去改 ComfyUI 文件夹里的 Python 文件这种事呢。

我也一直在琢磨，怎么用Wan 2.2的拆分模型玩出点新花样。比如，我想到一个点子：能不能把运动部分和细节部分用不同的模型来处理？比如，HN部分用FP16，LN部分用FP8，或者反过来，甚至一个用Q8、一个用FP8也说不定。我还好奇，是不是可以一开始用FP8或者GGUF来跑大部分的计算，然后最后再用FP16收个尾？如果不需要五五开的比例，是不是效率能更高一点？说实话，我也不确定这些方法之间是不是兼容的。但如果真能把大模型的细节表现和小模型的推理速度分开来用，那可真是太有意思了。我还注意到，现在有人用5b的模型做升级，我就在想，是不是也能让它在视频生成中“出一份力”？比如通过部分采样来加快生成速度？不过5b模型用的是不同的VAE，这会不会意味着它们之间压根就不兼容，我也不太确定。当然啦，我不是这方面的专家，甚至都不能算个“科班出身”，这些想法更多是我脑子闲着没事瞎琢磨出来的——毕竟我只能干等着视频渲染完，脑子总得找点事做不是 😂

我完全理解你的意思，我刚才那句是半开玩笑啦。现在很多人习惯把自己的内容发到 Patreon、YouTube 或 Civitai 这类平台上，好像每次出个所谓“黑科技”新玩意儿，其实就是在卖“蛇油”——就是那种听起来神乎其神，实际没啥用的东西。就像有些人发一堆超长的 Wan 视频教程，看起来很厉害，其实可能就是在凑时长。还有啊，你吐槽别人做了个新的自定义节点，结果你自己解决方式是换个别的自定义节点来用，这其实也差不多嘛 😂

哎，你说啥节点啊？咱得先整明白是啥节点，是区块链里的那种节点，还是计算机网络里的节点，或者是别的啥玩意儿的节点？（要是你不懂我说啥，那我再给你掰扯掰扯）

Wan 2.2 引入了两种需要用到这种拆分的模型，而 2.1 版本只用了一种。

我一般不太会去碰一个包，除非它有几百个星标。祝你好运吧，我猜……

是的，甘高档然后是5B。你可以用14B的低噪音模型，不过它很慢，真的非常慢。图5B在高分辨率下生成速度很快，但解码就特别慢。大概要1分钟采样，解码却要8分钟。

我做了第一个节点，但只输出了开始步骤的一半结果，我还得再用一个节点跑另一半步骤，如果u能从A里拖出来的话，那应该就能正常跑了。

我一般是做8到10步，其中60到70%的步数用高噪声。如果你用的是LightX的Loras，那这个比例也是一样的。公式不变，噪声越高，出来的动作就越流畅、越细腻，连贯性也更好。

你还可以用一些数学节点，比如基础的数学运算啥的

ChatGPT真会帮忙哈