| # 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). |
|
|
