測試了這個Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v新的加速lora，按照作者所說的，這次的升級會讓Wan2.2的圖生影片更快，且品質更好。
(內容修改版v2：之前的測試只替換了LoRa，但看網上其他大佬的影片，他們似乎都是替換掉Diffusion Model的高Noise的部分，增加這部分的新測試)
Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v網址
https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v/tree/main
實測心得：
我跟舊版的wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1做對比(兩個lora應該是同一個作者)，總共測試了十幾次。
使用的顯卡 RTX3060 12GB
測試不同的lora權重、不同的步數、不同的尺寸。得出的結果是
Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v LoRa
640*848 一樣的參數與種子，畫面就會變得明顯殘影，畫面是不可用的，人物就一直原地抽搐，也不會按照提示詞做任何動作。
480*640 在一樣的種子與設定下，這個尺寸就會有正常畫面。(但仍然會有些殘影)
Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v(使用distill_models的高Noise + 低Noise lora)
這個組合就可以正常使用了。上面的版本是錯誤的。
輸出時間測試：
使用Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v LoRa (只使用了lora) (不太可用)
輸出640*848 => 399~432秒 (包含vae decode)
輸出480*640 => 192~206秒 (包含vae decode)
(新測試)使用Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v(使用distill_models的高Noise + 低Noise lora，網上大佬都採用這部分) (可用)
輸出640*848 => 424~425秒 (包含vae decode) (畫面正常沒殘影，動作也正常)
輸出480*640 => 193-285秒 (包含vae decode)(畫面正常沒殘影，動作也正常) (初次285秒，之後都193秒附近)
(新測試)使用Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v(使用distill_models的高Noise + 高低Noise lora) (不可用)
輸出640*848 => 424~425秒 (包含vae decode) (畫面有殘影，動作崩了)
採用舊的LoRa(wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1)
輸出640*848 => 445秒 (包含vae decode) (畫面沒殘影)
輸出480*640 => 213秒(包含vae decode) (畫面沒殘影)
測試的輸出影片：
Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v LoRa (只使用了lora) 跟舊版的對比
使用Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v(使用distill_models的高Noise + 低Noise lora)
1.Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v LoRa (只使用了lora)
總結來說確實有提升一些速度，但失敗率比較高。
2.使用Wan2.2-I2V-A14B-Moe-Distill-Lightx2v(使用distill_models的高Noise + 低Noise lora) (可用)
這個模式下就確實可用了，速度也比舊版的快4.5~9%左右，動作也比較好一些。但是distill_models的高Noise，檔案高達26.6GB，對於顯存跟記憶體的要求頗高。
我的電腦64GB ram + 12GB Vram 跑起來有些壓力(其他程式盡量關閉，只開ComfyUI)。
記憶體用量：
這樣的提升幅度，就得看每一個人的斟酌了，得考量自己的電腦配置再決定是否使用新版的。
工作流(更新了新版本)：
https://www.patreon.com/posts/wan2-2-i2v-a14b-141299406
另外在測試過程中發現到
480*640 跟 640*848 在Youtube上畫質看起來似乎差距不明顯，但使用的時間相差了一倍。而且似乎480p的動作還比較流暢一些。
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原文連結:
https://blog.aidec.tw/post/wan2-2-i2v-a14b-moe-distill-lightx2v-test
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