Hyvid

🚀 クイックスタート

📦 インストール

• 一度だけ行うセットアップ手順です。
  • hyvid_lora_adapter.safetensors [323MB] を > ./ComfyUI/models/loras にドラッグします。
  • hunyuan-video-t2v-720p-q4_0.gguf [7.74GB] を > ./ComfyUI/models/diffusion_models にドラッグします。
  • llava_llama3-q4_0.gguf [4.68GB] を > ./ComfyUI/models/text_encoders にドラッグします。
  • clip_l_fp8_e4m3fn.safetensors [123MB] を > ./ComfyUI/models/text_encoders にドラッグします。
  • hunyuan_video_vae_fp8_e4m3fn.safetensors [247MB] を > ./ComfyUI/models/vae にドラッグします。

💻 使用例

基本的な使用法

• インストールが完了したら、以下の手順で実行できます。
  • メインディレクトリの .bat ファイルを実行します（gguf-nodeパックを使用していることを前提とします）。
  • デモ用の クリップ またはワークフローのjsonファイル（下記参照）をブラウザにドラッグします。

ワークフロー

• gguf の例のワークフロー（llava ggufサポートのために ノード をアップグレードしてください；より多くの量子化llava-llama3バージョンは こちら）
• safetensors の例のワークフロー（fp8スケーリング版 [13.2GB] が推奨されます）

🔧 技術詳細

• アダプターを適用すると、より安定した出力が得られます。
• fp8_e4m3fnスケーリング版のclipとvaeでも良好に動作します。
• 新しい量子化/スケーリングファイルと修正されたワークフローを使用すると、読み込み速度に大きな変化が見られます（上記参照）。

📚 ドキュメント

参照情報

• loraアダプターは trojblue から取得しました。
• ベースモデルは tencent から取得しました。
• 高速モデルは fastvideo から取得しました。
• comfyuiは comfyanonymous から取得しました。
• comfyui-ggufは city96 から取得しました。
• gguf-comfy パック
• gguf-node (pypi|リポジトリ|パック)

付録

• 訓練用の データセット から、より多くのテストプロンプトを取得できます。
• まだアイデアがない場合は、シミュレーター から新鮮なプロンプトを取得してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MITライセンス の下で公開されています。