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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Ambito
- machine-learning, performance
Direzione di ricerca
The issue names no files, tests, or entry points. First clarify whether Tiny Auto Encoder support, GGUF quantization support, or both are in scope, then locate the relevant inference path and establish compatibility requirements. Done would require an agreed implementation scope plus evidence for the claimed memory and latency improvements.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Have you considered Tiny Auto Encoder for Hunyuan, Wan variant? It's a direct drop in for the vae you use that takes up a fraction of the memory and latency bandwidth. I successfully subbed it in myself to great success.
and
Did you know there are GGUF quantization options for Wan based models? I'm testing compatibility now, but I see no reason why a Q4 quant wouldn't run.
The combination of both would likely bring real time inference down to 4090 scale and trajectory rollout to laptop scale.
Just thoughts, I appreciate the project regardless.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 256
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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