תאכלס › בונים מחשב › מדריכים

🎞️ התקנת ComfyUI ליצירת וידאו ב-AI

בקצרה: הכי פשוט: מורידים את אפליקציית ComfyUI מ-comfy.org/download (ווינדוס ומק). בווינדוס עם NVIDIA יש גם גרסה ניידת. אחר כך פותחים תבנית וידאו, מורידים את קבצי המודל לתיקיות ב-ComfyUI\models, ומריצים. כרטיס של 8GB מספיק ל-LTX-Video 2B ול-Wan2.1 1.3B; 24–32GB ל-Wan2.2 5B ו-LTX-2.5.

**סרטון:** Free AI Video Generator on Your PC (LTX-2 ו-Wan על המחשב שלך) – Kevin Stratvert באנגלית

**עוד סרטון:** ComfyUI Course – Learn ComfyUI From Scratch (Ep01) – pixaroma באנגלית

שלב אחר שלב

בודקים שהכרטיס מספיקלפי היצרנים: 8GB ל-LTX-Video 2B ו-Wan2.1 1.3B, 14GB ל-HunyuanVideo-1.5, 24GB ל-Wan2.2 5B ב-720P.
מתקינים מנהל התקן עדכניהגרסה הניידת של ComfyUI ל-NVIDIA מגיעה עם PyTorch ו-CUDA 13.0 – אם היא לא עולה, מעדכנים את מנהל ההתקן של NVIDIA.
מתקינים ComfyUIאפליקציה (ווינדוס ומק) – הדרך המומלצת למתחילים. או גרסה ניידת לווינדוס (מחלצים עם 7-Zip ומריצים). או התקנה ידנית (למטה).
מורידים מודל וידאוקבצי המודל (safetensors) נכנסים לתיקיות מתחת ל-ComfyUI\models לפי ההוראות של כל מודל. מודלים גדולים מגיעים בכמה קבצים.
מריצים תבנית וידאוטוענים תבנית עבודה (workflow) של טקסט-לווידאו או תמונה-לווידאו, כותבים תיאור ולוחצים Run. מתחילים ברזולוציה נמוכה ובמעט פריימים.
אם נגמר הזיכרוןמקטינים רזולוציה או אורך, משתמשים בגרסה מכווצת (FP8/GGUF) או בהעברה לזיכרון המחשב (offload).

התקנה ידנית (לינוקס או ווינדוס, NVIDIA)

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
python -m venv venv
source venv/bin/activate      # בווינדוס: venv\Scripts\activate
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
pip install -r requirements.txt
python main.py

פותחים בדפדפן את הכתובת שמופיעה בטרמינל (לרוב http://127.0.0.1:8188). לכרטיסי AMD בלינוקס – PyTorch עם ROCm, לפי ההוראות ב-ComfyUI – GitHub הרשמי.

כמה זיכרון כרטיס צריך – לפי היצרנים

LTX-Video 2B (distilled 0.9.8) – מינימום 8GB
720×480, 121 פריימים (כ-5 שניות)
היצרן: "720x480x121 בפחות מדקה על RTX 4060 עם 8GB". LTX-Video – GitHub הרשמי

Wan2.1 T2V-1.3B – מינימום 8.19GB
480P, כ-5 שניות
היצרן: צריך 8.19GB VRAM, וסרטון 5 שניות ב-480P לוקח כ-4 דקות על RTX 4090. Wan2.1 – GitHub הרשמי

HunyuanVideo-1.5 (8.3B) – מינימום 14GB
480p או 720p, הגדלה ל-1080p, 121 פריימים כברירת מחדל
היצרן: מינימום 14GB זיכרון כרטיס, עם העברה (offload) של חלקי מודל לזיכרון המחשב. HunyuanVideo-1.5 – GitHub הרשמי

Wan2.2 TI2V-5B – מינימום 24GB
720P ב-24 פריימים לשנייה (1280×704)
היצרן: רץ על כרטיס עם 24GB לפחות (כמו RTX 4090) עם offload. Wan2.2 – GitHub הרשמי

LTX-2.5 (22B, עם קול) – מינימום 24GB (הערכה)
עד כ-10 שניות עם קול מסונכרן (LTX-2)
קובץ המודל לבדו: 18.7GB (NVFP4, לכרטיסי RTX 50), 21.5GB (INT8) או 42GB (BF16), ועוד מקודד טקסט. ההורדה המלאה כ-66GiB. המינימום כאן הוא הערכה שלנו לפי גודל הקבצים. LTX-2.5 – קבצי המודל ב-Hugging Face

Wan2.2 A14B (T2V / I2V) – מינימום 80GB
480P ו-720P
היצרן: הפקודה הרשמית רצה על כרטיס עם 80GB לפחות. בקהילה יש גרסאות מכווצות לכרטיסים קטנים יותר – לא רשמי. Wan2.2 – GitHub הרשמי

HunyuanVideo (13B, הדגם הראשון) – מינימום 45GB
544×960 (45GB) או 720×1280 (60GB), 129 פריימים
היצרן: מינימום 45GB ל-540p ו-60GB ל-720p, מומלץ 80GB. HunyuanVideo – GitHub הרשמי