在 ComfyUI 中运行 Image-to-Video (I2V) 工作流时，系统资源（尤其是 GPU 显存）的消耗是一个关键问题。以下是几个 资源消耗较小 的 I2V 工作流推荐，适用于显存有限的设备（如 8GB 或更低显存的 GPU）：
- 480P 低精度 I2V 工作流
适用模型：Wan2_1-I2V-14B-480P_fp8_e4m3fn.safetensors 或 wan2.1_i2v_480p_14B_fp8_scaled.safetensors
特点：
使用 480P 分辨率，降低计算负担。
FP8 或 FP16 精度，相比 FP32/BF16 显存占用更低。
适用于 8GB 显存 的 GPU（如 RTX 3060/3070）。
优化建议：
减少 批处理大小（batch_size） 至 1。
使用 分块渲染（tiled rendering） 避免 OOM 错误17。
- 轻量级 I2V + ControlNet 工作流
适用模型：wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors + 轻量 ControlNet（如 Canny 或 Scribble）
特点：
ControlNet 约束 可以减少模型自由发挥，降低计算复杂度。
FP16 精度 在保持质量的同时减少显存占用。
优化建议：
使用 低分辨率 ControlNet 预处理（如 256x256）。
减少 K采样器（KSampler）的步数（steps） 至 20-2526。
- 1.3B 轻量 T2V/I2V 混合工作流
适用模型：wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors（虽然不是纯 I2V，但可结合 CLIP 图像编码）
特点：
1.3B 参数模型 比 14B 版本显存占用更低。
适用于 6GB 显存 设备（如 GTX 1660）。
优化建议：
使用 CLIP 图像编码器 将输入图像转换为 低维嵌入，减少计算量。
降低 输出帧率（FPS） 至 12-15 以减少计算负担34。
- 云端优化 I2V 工作流（适用于低端 GPU）
适用平台：Comflowy（Mac/Windows 优化版 ComfyUI）
特点：
自动显存管理，减少 OOM 风险。
内置 低显存模式（--lowvram），适合 4GB 显存设备。
优化建议：
使用 esheep 或 ComfyWorkflows 提供的预优化工作流。
启用 模型缓存（model caching） 减少重复加载56。
- 分块渲染（Tiled Rendering）I2V 工作流
适用场景：高分辨率（720P）但显存不足
特点：
将视频 分块渲染，再拼接，避免单次大显存占用。
可使用 Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn 但分块处理。
优化建议：
使用 ComfyUI 的 Tile VAE 插件进行分块解码。
降低 每块分辨率（如 512x512）17。
总结
工作流类型 适用模型 显存需求 优化技巧
480P FP8 wan2.1_i2v_480p_14B_fp8 6-8GB 降低 batch_size，减少 steps
ControlNet wan2.1_i2v_480p_14B_fp16 8GB 低分辨率 ControlNet 预处理
1.3B 轻量 wan2.1_t2v_1.3B_fp16 4-6GB CLIP 图像嵌入 + 低 FPS
云端优化 Comflowy 内置工作流 4GB+ 启用 --lowvram 模式
分块渲染 Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8 8GB+ Tile VAE 分块解码
如果需要 具体工作流 JSON 文件，可以在以下网站搜索：
OpenArt Flow（含优化 I2V 工作流）1
ComfyWorkflows（低显存专用）7
esheep（国内访问快）6
这些方案能帮助你在 有限显存 下稳定运行 I2V 任务，避免 OOM 错误。