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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.4k
- フォーク
- 257
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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