[討論] 跑 WAN 2.2 記憶體(非VRAM)爆炸

[ClannadGood (Kuran)]

配備5070TI、RAM 64G，

目前用這個工作流:
https://civitai.com/models/1847730/smooth-workflow-wan-22-img2vidtxt2vidfirst2last-frame

跑幾個i2v記憶體就會爆炸，
重點是都已經是跑完i2v了。
如圖:
https://i.meee.com.tw/Mp3Cu8L.jpg

還不只是後台佔RAM，
連瀏覽器RAM也炸。
這時候再去跑WAN 2.2就會變非常慢，
從原本約400秒變成半小時。

想請問除了全部重開之外有什麼辦法嗎？

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.121.230.75 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/AI_Art/M.1763570745.A.A25.html
推 treasurehill: 應該是VRAM不足，我3090 24G都要跑半天(是真的半天
→ treasurehill: 你12G只會更慘
5070ti VRAM是16G，5秒影片差不多400秒應該不是VRAM問題
推 a159371153: 其實我64GB記憶體，用for迴圈跑20秒影片（每段4秒），
→ a159371153: 也是會吃到57GB左右的記憶體。
現在問題是RAM在跑完後還是佔滿，不會像VRAM一樣下降。
※ 編輯: ClannadGood (203.121.230.75 臺灣), 11/20/2025 01:10:21
推 Supasizeit: 乖乖用gguf 吧 然後要拉清cache的節點 i2v我拉個upsc
→ Supasizeit: ale 5090都會爆了
→ Supasizeit: 然後nvidia console python的memory fallback 要關掉
推 Supasizeit: Block swap什麼的都不能省
推 Tosca: 本地生影片門檻真的太高了 跟線上服務完全無法比QQ
推 iman00b: 16G用GGUF，fp8跑起來很硬，但是smoothmix沒看到GGUF版本
→ iman00b: block能不開就別開，4分鐘能生的東西能給你搞到30分以上
→ iman00b: 我剛幫你搜了一下GGUF，但我沒用過不能掛保證：
→ iman00b: https://huggingface.co/Bedovyy/
→ iman00b: 那一個model 20G絕對有swap，你又要first/last frame
→ iman00b: 16G很緊繃的。
→ iman00b: 你先試16G左右的Q8，不行再用Q6試試，最差Q4_M。
→ iman00b: 16G若是只能跑Q4那你的配置問題很大，最差也要Q6
推 iman00b: 抱歉，剛看清楚你的問題，你的問題可能去問作者比較快。
→ iman00b: 你的問題比較像是swap到ram後沒有正確free的問題，
→ iman00b: 也就是node處理swap有memory leak
推 Supasizeit: Wan一般都要加掛清cache的node
推 necrophagist: 有用Smoothmix的gguf 筆電4070 8g vram 32g ram 簡
→ necrophagist: 單i2v用Q8是能跑的 purge vram節點要掛 我block sw
→ necrophagist: ap開到35 這個模型應該是本身有merge lightning lo
→ necrophagist: ra了 我額外再接lightning並沒有加速反而效果還變
→ necrophagist: 差
推 mannycheng: ComfyUI bat檔掛上--cache-none，用FP8又blcok都OK
→ mannycheng: ComfyUI節點沒正確free DRAM好像是很久的問題了都沒修
→ mannycheng: 啊，我是用KJ的FP8版本，SmoothMix的更大就不知道了
推 iman00b: smoothmix應該有含lightning不用再加
推 marklai: 我用96G ram，3090和5090跑wan 是都沒有感覺記憶體不足,
→ marklai:  我看工作表 ,有時候會跑到快90的記憶體
→ marklai: 現在直接加到128， 可能可以加記憶體就盡量加吧， 雖然
→ marklai: 現在很貴
推 YCL13: 有注意到wan佔記憶體的問題，算滿好處理的，不過沒用過樓主
→ YCL13: 說的，所以不確定是不是會卡著不放
推 YCL13: 因為您給的訊息不多，下午就簡單試，用5080+64G系統測，連
→ YCL13: 續跑了幾十次T2V和I2V過程中RAM都維持在70%上下，模型是用
→ YCL13: smoothmix Q8
推 YCL13: 另外，necrophagist大提到lightning我用了是有變快