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针对 ComfyUI 模型与文本编码器的原生混合精度量化,涵盖 W4A8、W4A4、INT8、FP8、流式转换、架构感知策略与验证。

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工具概览

ComfyUI Native Quantizer 是一款把兼容的 ComfyUI 检查点和文本编码器转换为 ComfyUI 原生量化 safetensors 格式的工具。它自成一体,可流式处理大文件,保留不受支持的张量,并在发布前校验输出。该转换器不修改 ComfyUI 核心,也不生成 GGUF、GPTQ、bitsandbytes、AWQ 或其他自定义加载器格式。它支持一系列原生格式,包括 int8、int8-convrot、w4a4、int4-convrot、w4a8、mixed、fp8-e4m3、fp8-e5m2、nvfp4、mxfp8,以及 fp16 和 bf16 等精度转换。内置策略涵盖众多 ComfyUI 扩散、视频、音频和文本编码器架构,部分模型为实验性支持。该工具可通过命令行运行,提供检查、试运行和内存限制等选项。它还支持文本编码器,并可选择量化 token 嵌入。安装需要 ComfyUI 所用的 Python 环境,转换器接受本地 safetensors 文件、带索引的分片、模型目录和受信任的本地 pickle 检查点。Hugging Face 输入会固定到解析出的修订版本,且只下载所请求的组件。

定价

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价格与限制可能变化,请以官网为准,并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。

应用场景

  • 团队用 ComfyUI Native Quantizer 在转换前预览检测结果和各层决策。
  • 团队用 ComfyUI Native Quantizer 验证已完成的原生输出。
  • 团队用 ComfyUI Native Quantizer 为尚未列出的架构生成仅含数据的策略。
  • 团队用 ComfyUI Native Quantizer 运行内嵌的回归测试套件。

功能特性

AI 助手

自然语言交互界面

工作流自动化

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