WanVideo Tea Cache (native)(WanVideoTeaCacheKJ)
이 노드는 입력된 모델을 수정(Patch)하여 기능을 구현합니다
Wan Video Tea Cache KJ
WanVideo Tea Cache (native) 노드는 입력된 모델을 수정(Patch)하여 기능을 구현합니다. 이 노드는 지원 중단되었습니다. 대신 기본 EasyCache 노드 또는 다른 최신 대체 커스텀 노드를 사용하세요.
WanVideo Tea Cache (native) 노드는 WanVideo 모델의 추론 과정을 가속화하는 최적화 도구입니다. 핵심 기능은 중간 계산 결과를 캐싱하고, 특정 조건을 만족할 때 캐시를 재사용하여 일부 계산 단계를 건너뛰어, 비디오 생성 또는 처리 효율을 크게 향상시키는 것입니다.
노드 기능
이 노드는 입력된 모델을 수정(Patch)하여 기능을 구현합니다. 핵심 메커니즘은 상대 L1 거리 임계값을 기반으로 캐시를 적용할 시점을 판단하는 것으로, 생성 속도와 결과 정확도 사이의 균형 전략입니다. 노드는 다양한 WanVideo 모델 변형(예: 1.3B, 14B)에 대해 사전 정의된 스케일링 계수를 선택하여 캐시 판단의 정확성을 최적화할 수 있으며, 계수를 수동으로 비활성화하여 더 기본적인 조정도 가능합니다.
노드 파라미터 설명 - WanVideo Tea Cache (native)
입력 (Inputs)
| 파라미터 이름 | 데이터 타입 | 필수 | 기본값 | 범위/옵션 | 설명 |
|---|---|---|---|---|---|
model | MODEL | 예 | - | - | model (출력 파라미터): TeaCache 최적화 전략이 적용된 모델을 출력하며, 후속 샘플링 노드에서 사용할 수 있습니다. |
파라미터 (Parameters)
| 파라미터 이름 | 데이터 타입 | 필수 | 기본값 | 범위/옵션 | 설명 |
|---|---|---|---|---|---|
cache_device | COMBO | 예 | offload_device | "main_device", "offload_device" | cache_device (입력 파라미터): 캐시 데이터를 저장할 장치를 선택합니다. "main_device"(주 장치) 또는 "offload_device"(오프로드 장치) 중 선택 가능하며, 메모리 또는 VRAM 사용 관리를 위해 사용됩니다. |
coefficients | COMBO | 예 | i2v_480 | "disabled", "1.3B", "14B", "i2v_480", "i2v_720" | coefficients (입력 파라미터): 상대 L1 거리를 재조정하는 데 사용할 사전 정의된 계수를 선택합니다. 옵션에는 "disabled"(비활성화) 및 다양한 모델(1.3B, 14B)과 해상도(i2v_480, i2v_720)에 대한 사전 설정이 포함됩니다. 비활성화 시 더 작은 임계값을 사용해야 합니다. |
rel_l1_thresh | FLOAT | 예 | 0.275 | 0.0 - 10.0 (단계: 0.001) | 캐시를 적용할 시점을 결정하는 임계값으로, 속도와 정확도 사이의 절충점입니다. 계수를 사용할 때는 1.3B 모델을 제외하고 0.2-0.4 사이의 값이 적절하며, 1.3B 모델은 계수를 사용하지 않을 때와 마찬가지로 약 10배 더 작은 값을 사용해야 합니다. |
start_percent | FLOAT | 예 | 0.1 | 0.0 - 1.0 (단계: 0.01) | TeaCache를 사용할 스텝의 시작 백분율입니다. |
end_percent | FLOAT | 예 | 1.0 | 0.0 - 1.0 (단계: 0.01) | TeaCache를 사용할 스텝의 종료 백분율입니다. |
출력 (Outputs)
| 파라미터 이름 | 데이터 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| model | MODEL | model (출력 파라미터): TeaCache 최적화 전략이 적용된 모델을 출력하며, 후속 샘플링 노드에서 사용할 수 있습니다. |
사용 시나리오
비디오 생성 워크플로에서 이 노드는 일반적으로 KSampler 또는 유사한 샘플러 앞에 연결됩니다. 예를 들어, WanVideo 모델을 사용하여 일관된 비디오를 생성할 때, 사용자는 먼저 모델을 이 노드로 처리할 수 있습니다. 임계값과 시작/종료 백분율을 조정하여 움직임의 유연성을 보장하는 전제 하에 일부 샘플링 단계를 건너뛰어 전체 비디오 시퀀스의 생성 속도를 높일 수 있습니다.
주의사항
이 노드는 "사용 중단(deprecated)"으로 표시되어 있으며, 향후 ComfyUI 또는 관련 플러그인 버전에서 더 이상 유지 관리되거나 제공되지 않을 수 있습니다. 사용자는 후속 대체 솔루션을 주의 깊게 살펴볼 것을 권장합니다. 권장되는 대안은 기본 EasyCache 노드 또는 다른 최신 커스텀 노드입니다. 사용 시 너무 이른 단계(예: 시작 백분율이 너무 작게 설정된 경우)는 건너뛰어서는 안 되며, 그렇지 않으면 생성된 비디오의 동적 효과가 손상될 수 있습니다.
WanVideo Tea Cache (native) 노드 소스 코드 링크
WanVideo Tea Cache (native) 노드는 ComfyUI-KJNodes 노드 패키지에서 제공됩니다.
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