数智技能研修平台
AI 前沿发现
Civitai
LTX 2.3 GTAnimation 高速版：5秒25帧，12G显存流畅运行
Wan2.1-VACE是面向视频创作与编辑的多模态生成模型，结合CausVid加速器实现9帧/秒快速生成。支持参考到视频、视频编辑、遮罩编辑等任务，在ComfyUI中高效部署。适合快速原型制作、视频后处理及教育培训素材生产。
查看原文 →内容为平台聚合整理，原文与最新动态以来源页面为准。
加微信 · 获取使用指导与更多资源
节点安装、依赖模型、下载问题均可咨询；群内持续更新精选资源。
扫码进资源群
扫码加客服微信图文介绍
项目/模型定位
WAN-VACE 是面向视频创作与编辑的一体化生成模型，结合 CausVid 加速器，在 ComfyUI 环境中实现高效、可控的视频内容生产。该模型并非单纯的文本转视频（T2V），而是基于参考图像或视频的多模态生成工具，可视为视频领域的 ControlNet。CausVid 采用扩散模型指导自回归（逐帧）系统，使高质量视频生成速度达到 9 帧/秒，尤其适合需要快速迭代创意的工作流。
核心功能亮点
- 多任务统一：支持参考到视频（R2V）、视频到视频编辑（V2V）、遮罩区域视频编辑（MV2V），可自由组合，实现“移动任何对象”“替换任何元素”“引用任何内容”等复杂操作。
- 加速技术：CausVid 提供 4–8 步加速生成，基于 MIT 团队的混合 AI 模型架构，在普通消费级显卡上即可流畅运行。
- 灵活适配：兼容 Wan2.1 系列（1.3B / 14B 两种规模，480P / 720P 分辨率），并通过权重提取与分离提供通用 CausVid LoRA（rank32），支持 FT 模型和 I2V 模型。
- 便捷部署：提供原生 ComfyUI 节点支持，工作流内置于示例文件中，可直接拖拽使用。
适用场景
- 快速视频原型制作：从参考图像或视频生成一致性的动画效果，适合数字媒体、广告、游戏开发。
- 视频后处理与局部编辑：替换或移动画面内物体，扩展场景边界，无需逐帧手动调整。
- 教育培训素材生产：为非专业创作者提供低门槛的视频生成与编辑能力，用于演示、案例制作等。
上手提示
- 硬件要求：建议 GPU 显存 ≥22GB 以完全加载模型并高速生成；显存 12GB 以上可通过权重交换方式运行。
- 环境准备：在 ComfyUI 中安装 Kijai 的 WanVideoWrapper（推荐），并确保已加载 Wan2.1-VACE 基础模型（FP8 或 INT8-INT4 优化版）。
- 工作流获取：示例 Workflow 附在模型下载包的 Training data 压缩包内，亦可将官方提供的示例视频直接拖入 ComfyUI 自动提取。
- LoRA 微调：约 75% 的 Wan1.2 系列 LoRA 权重可迁移至 VACE，若效果不明显可尝试将 LoRA 权重提高至 100% 以上。
作者/来源：AiMetatron
常见问题
Wan2.1-VACE模型对显存有什么要求？
建议GPU显存不低于22GB以完全加载模型并高速生成。显存12GB以上可通过权重交换方式运行，性能会有所降低。
CausVid加速器能提升多少生成速度？
CausVid采用扩散模型指导自回归系统，使用4–8步加速生成，在普通消费级显卡上可实现约9帧/秒的视频生成速度。
Wan2.1-VACE支持哪些视频编辑功能？
支持参考到视频（R2V）、视频到视频编辑（V2V）、遮罩区域视频编辑（MV2V），可自由组合实现移动对象、替换元素、引用内容等操作。
如何在ComfyUI中部署Wan2.1-VACE？
需要先安装Kijai的WanVideoWrapper，并加载Wan2.1-VACE基础模型（FP8或INT8-INT4优化版）。示例工作流附在模型下载包中，也可直接拖拽官方示例视频自动提取。