PrunaVAED: un decodificador VAE más rápido para LTX-2.3 de Pruna AI
PrunaVAED es un decodificador VAE de reemplazo para LTX-2.3 que ofrece una decodificación 1.7x más rápida y aproximadamente un 50% menos de VRAM máxima.
El modelo PrunaVAED reemplaza directamente el decodificador VAE de vídeo en diffusers/LTX-2.3-Diffusers. El codificador y el formato latente permanecen sin cambios, lo que lo convierte en una mejora directa — no se requieren cambios en el flujo de trabajo.
Benchmark
Las métricas comparan vídeos decodificados a partir de los mismos latentes por el VAED de LTX-2.3 y PrunaVAED en una NVIDIA H100 80GB (bfloat16, tamaño de lote 1, decodificación completa sin tiling ni torch.compile):
| Duración del clip | VAED LTX-2.3 | PrunaVAED | Aceleración |
|---|---|---|---|
| 5 s a 720p | 841,3 ms | 500,2 ms | 1,68× |
| 10 s a 720p | 1670,7 ms | 998,0 ms | 1,67× |
Comparación lado a lado
Los siguientes vídeos comparan el decodificador original de LTX-2.3 (izquierda) con PrunaVAED (derecha) sobre los mismos latentes:
| Decodificador LTX-2.3 | PrunaVAED |
|---|---|
Soporte en ComfyUI
PrunaVAED es compatible con ComfyUI desde el commit c38171d (Support Pruna LTX VAE). Los nodos contenedores de ComfyUI-LTXVideo de Lightricks detectan y cargan automáticamente el decodificador PrunaVAED cuando el archivo del modelo se coloca en el directorio correcto.
Uso
Descargue los safetensors de PrunaVAED desde HuggingFace y colóquelos en su directorio models/vae/ de ComfyUI. Los nodos LTXVideo de ComfyUI lo utilizarán automáticamente como decodificador — no se requiere configuración adicional.
Enlaces
- Modelo en HuggingFace: suryatmodulus/PrunaVAED (también en PrunaAI/PrunaVAED)
- GitHub de Pruna AI: github.com/PrunaAI/pruna
- Modelo base: diffusers/LTX-2.3-Diffusers
- Licencia: Licencia Comunitaria LTX-2
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