WanVideo Model Loader

节点功能：用于加载 WanVideo 系列的视频生成模型

输入参数

参数名称	说明
compile_args	使用 torch.compile 加速推理，包含后端、模式、图编译范围等设置。
block_swap_args	控制 block 级卸载策略，来自 DiffSynth 系列。
lora	加载多个 LoRA 模型，附带路径和强度。
vram_management_args	来自 DiffSynth 的显存优化策略。更激进的卸载机制，适合显存极度不足的情况。与 block_swap 不可共存。
vace_model	外部指定的 VACE 模型路径。
fantasytalking_model	指定 FantasyTalking 项目的 Transformer 融合权重。

输出参数

参数名称	说明
model	加载并融合配置完成的 WanVideo 模型对象。

控件参数

参数名称	说明
model	从 ComfyUI/models/diffusion_models 目录中读取的模型文件名。
base_precision	加载时使用的基础精度（如 fp32, bf16, fp16, fp16_fast）。
quantization	可选的量化模式（如 fp8_e4m3fn, int8, torchao_int4 等）。
load_device	模型初始加载所使用的设备（main_device 或 offload_device）。若显存充足可选 main_device，否则建议 offload_device。
attention_mode	注意力机制类型，控制 Transformer 模块的注意力计算方式。 • sdpa：标准 PyTorch 实现，兼容性强但性能一般； • flash_attn_2：性能优越，推荐在大多数 GPU 上使用，需安装 FlashAttention 2； • flash_attn_3：更高级版本，未来替代方案，需手动安装； • sageattn：性能极优但需额外插件 sageattention，适合大模型环境。

main_device 更快但更占显存，offload_device 更节省显存但略慢，根据自己的GPU显存进行选择

disabled：不启用量化，使用全精度（FP16/FP32），精度最高，占用显存最大。

fp8_e4m3fn：使用 NVIDIA FP8（格式：E4M3FN），精度较低，但能节省显存，适用于部分支持 FP8 的设备。fp8_e4m3fn_fast：fp8_e4m3fn 的加速版本，优化了计算性能，适用于追求极致推理速度的场景。

fp8_e5m2：另一种 FP8 格式（E5M2），比 E4M3FN 精度略高，速度略慢，适用于某些精度敏感任务。

一般常用上面4种，下面的很容易报错

torchao_fp8：dqTorchAO 提供的 FP8 量化（含解码器量化），为兼容 PyTorch 实现的低精度推理。

torchao_fp8dqrow：TorchAO 的逐行 FP8 解码器量化（row-wise），对内存和速度进行进一步优化。torchao_int8：dqTorchAO 提供的 INT8 解码器量化，兼容性好，显存占用小，速度快，主流量化方式。torchao_fp6：TorchAO 提供的 FP6 量化（极低精度），适合显存极其紧张的设备，画质或精度可能受影响。torchao_int4：极限压缩 INT4 量化，内存使用最小，但可能导致推理误差大，实验性使用推荐。

torchao_int8：普通的 TorchAO INT8 量化，不带解码器优化，适用于常规场景的轻量部署。

这里以kijai提供的文生视频工作流为例

disabled

fp8_e4m3fn

fp8_e4m3fn_fast

disabled---------------------------------------------------------------分割线---------------------------------------------fp8_e4m3fn

fp8_e4m3fn_fast ---------------------------------------------------------分割线---------------------------------------------fp8_e5m2

从灯条和尾灯来看，fp8_e4m3fn_fast效果最差，fp8_e5m2也不够好，没有量化的disabled情况下最好。

disabled

flash_attn_2

sageattn

从以上来看，sageattn加速效果明显而画质的影响不是很大。

disabled ----------------------分割线----------------flash_attn_2-----------------------分割线---------------sageattn