File size: 2,539 Bytes
fb1ae50 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 | # SETUP — что нужно и куда положить
## База
- ComfyUI: `/home/ubuntu/ComfyUI` (уже установлен)
- Python 3.12, torch 2.12.1+cu130
- Скрипт работает БЕЗ запуска сервера ComfyUI — прямой импорт нод.
## Модели (уже на месте)
| Файл | Куда | Назначение |
|---|---|---|
| `wan2.1_14B_SCAIL_2_fp8_scaled.safetensors` | `ComfyUI/models/diffusion_models/` | SCAIL-2 14B fp8, основная модель |
| `wan_2.1_vae.safetensors` | `ComfyUI/models/vae/` | VAE WanVideo |
| `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` | `ComfyUI/models/text_encoders/` | текст-энкодер (type="wan") |
| `clip_vision_h_fp16.safetensors` | `ComfyUI/models/clip_vision/` | CLIP Vision для референса |
| `lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors` | `ComfyUI/models/loras/` | distill LoRA (cfg=1, 6 шагов) |
| `sam3.1_multiplex_fp16.safetensors` | `ComfyUI/models/checkpoints/` | SAM3 для масок (1.7 GB) |
Если переносить на новую машину — скачивать с HuggingFace:
- SCAIL-2 / VAE / umt5 / LoRA — искать по имени файла (WanVideo / Kijai репозитории)
- SAM3 — `facebook/sam3` или зеркала под ComfyUI checkpoints
## Custom nodes (уже установлены)
| Нода | Путь | Зачем |
|---|---|---|
| `comfyui-kjnodes` | `ComfyUI/custom_nodes/` | `DiffusionModelLoaderKJ` — загрузка fp8 модели |
| `scail-auto-extend` | `ComfyUI/custom_nodes/` | `SCAILAutoExtend` — chunked-генерация с overlap и color transfer |
| `comfyui-videohelpersuite` | `ComfyUI/custom_nodes/` | (не используется скриптом напрямую) |
Встроенные ноды ComfyUI (ничего ставить не надо): `WanSCAILToVideo`, `SamplerCustom`, `BasicScheduler`, `KSamplerSelect`, `ModelSamplingSD3`, `SAM3_VideoTrack`, `SCAIL2ColoredMask`, `ColorTransfer`.
## Python-зависимости скрипта
```bash
pip install opencv-python numpy safetensors
# torch, transformers, diffusers — уже стоят с ComfyUI
```
## Железо
- 7× RTX PRO 6000 Blackwell (97 GB). Скрипт pinned на `cuda:0` через `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`.
- GPU 2–6: чужая тренировка — не использовать.
- VRAM: 14B fp8 + SAM3 по очереди ≈ до ~90 GB пиково (SAM3 с autograd-fix'ом ~2 GB).
|