王炸 wan2.2 视频加速的生产力工具

万相视频是目前唯一一个免费开源和可灵接近的ai生成工具了，必须要研究一下

先说实际测试结果：

Wan2.2 14B+LightX2V_r64+sageattn2.2
744x504x81帧 6步 5090=46秒，但动作略失细节
10步=68秒，细节几乎完美。显存最高占用22g，4090+24g也完全可用。如果加上 blockswap，16g 显存毫无压力

速度问题

玩2.2模型的问题，虽效果好但速度慢、显存占用大。它并非单独MOE模型，运行效率低。

目前新功能基本支持且还在更新。通过使用官方工作流分析其两次采样机制。
初始工作流分析与首次加速尝试：704x544分辨率，4090运行生成5s正常运行约500s，第一次用高噪模型规划视频运动，第二次用低噪模型提升细节，时间均约200秒。

1. 4090先采用 Teacatch+SageAttention 方法，添加 KJ 的 Patch Sage Attention (挂在底模后面，加两次) 设置 Teacatch 阈值主要为 0.25-0.26 ，速度从约 500 秒缩至 250秒。不开 Sageattention 加速在 20s 170s，都加上则速度为 123s，速度已经快一倍
2. 添加 lightxt2v 加速框架，6rack64，可以尝试128的，还考虑到不同框架的步数及质量问题。
   - 能否加 FusionX，可能可以，但会改变改变人物一致性
   - xvideo 步数要求更高，早期加速框架
   - cosvid 质量不是很好，导致变色
3. 调整总步数、采样步数、调度器等参数，在保证质量前提下，速度提升到约90秒。如将总步数设为12步，前后各6步，后考虑质量问题将light textube设为每次3步，最终调整为6步，调度器改为LCM跟simple 。经这些调整，速度提升到约一分半，且画面质量无明显损失。
4. 探讨进一步优化可能，认为速度快到一定程度后，应更关注质量

注意事项

Sage Attention 和 Teacache不兼容，不能同时使用

wan2.2关键字整合

---