系统内存
下面是示例配置（RTX 4070 12G）—— 换成你的卡，所有数字实时跟着变需要页文件 / 硬盘 / 模型组合微调？见下方「完整配置」
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可以运行，全程不触盘
临界推荐（不触盘的最大组合）：864×480 · 8 秒，预计 4 分 14 秒
RTX 4070 12GB32GB 内存Pruned INT8 ConvRot（推荐）LightX2V Turbo 8 步 v1.0SageAttention实测校准 · 4 条锚点
显存峰值
11.2 GB
内存需求 / 可用
21 / 29 GB
每步 SSD 读取
12.0 GB
页文件写入 / 条
0
SSD 折损 / 100 条
0%
16 个组合会动用虚拟内存|1 个组合超限不可用
运行配置计算器
点击单元格查看时间分解、资源占用与 SSD 损耗明细
宽高比
单条时间预算
推荐 = 预算内质量最高的「不触盘」组合（临界点）
← 表格可左右滑动，查看不同时长 →
| 分辨率 \ 时长 | 5 秒 | 8 秒 | 10 秒 | 15 秒 |
|---|---|---|---|---|
416 × 256 0.1MP · 易闪帧 | ||||
864 × 480 0.4MP | ||||
960 × 544 0.5MP | ||||
1152 × 640 0.7MP | ||||
1376 × 768 1.0MP · 超原生 | ||||
1920 × 1088 2.0MP · 超原生 |
不触盘（安全区） 动用虚拟内存 / 重度 SSD 读盘（变慢） 严重超限（页文件不足 / 读取瓶颈 / 超 90 分钟）峰值写入 0.0 GB/条 · 点击单元格看明细
橙色档位为超原生画布（H3 原生上限：短边 768 / 长边 1344，即 0.98MP）。更高像素（1.0-2.0MP）需要官方 H3-Regenerate-2K（未开源，走 API）或社区「latent 放大 + 二次采样」工作流，估算未包含二采的额外时间与显存。尺寸按 ComfyUI 官方 ResolutionSelector 算法生成（multiple=32）。
864×480 · 8s193 帧 · 20,565 tokens · 单步 15.68s
可运行时间分解（共 4 分 14 秒）
模型加载12 秒
文本编码39 秒
采样（8 步）2 分 5 秒
VAE 解码1 分 11 秒
固定开销6 秒
资源与损耗
显存峰值
11.2 GB
内存需求 / 可用
21.0 / 29 G
权重卸载
14.8 G / 步
每步 SSD 读取
12.0 G
页文件写入 / 条
0（不触盘）
SSD 折损 / 100 条
0%
- · 内存不足以缓存全部权重：约 35GB 需从 SSD 读回（约 12.0GB/步，只读不写入）
- · 权重部分卸载：每步经 PCIe 搬运约 14.8GB
自校准（可选）
在 832×480 / 5s / 当前设置下运行一次，填入你的实测 s/it；全表按比例修正。当前模型预测： 11.58 s/it
完整配置：模型组合 / 页文件 / 硬盘 / 注意力后端 · 想微调再展开
1
你的硬件
数据只保存在本地浏览器
高级（SSD 耐久 / 系统）
AdaPCIe Gen4不支持 NVFP4NVMe Gen4 TLC
2
模型组合
调整后结果实时更新
当前主模型：Pruned INT8 ConvRot（推荐） · 20.97GB
INT8 ConvRot · 已剪枝（adaLN 折叠为查表）
要求：PyTorch cu130
DiT 与 TE 是两个独立模型，量化可自由组合（如 NVFP4 主模型 + INT8 编码器）；扩散模型用 NVFP4 需 50 系，编码器用 NVFP4 则任何 NVIDIA 卡都可以。
磁盘占用42.5 GB
组合推荐（一键选入）
高级（步数 / 启动参数 / 命令）
启动命令
python main.py --fast-disk --disable-mmap --use-sage-attentionH3 更新提醒（每周一封）
无更新不发 · 随时退订 · 只存邮箱新 LoRA / 新卡收录 / 加速榜单名次变化 / 驱动与 ComfyUI 版本坑，一封讲完，60 秒可读完。