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如何快速配置TeaCache：提升AI模型推理速度的完整指南

【免费下载链接】ComfyUI-TeaCache项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-TeaCache

ComfyUI-TeaCache是一个基于ComfyUI的开源项目，集成了TeaCache缓存技术，能够显著加速图像扩散模型和视频扩散模型的推理过程。本教程将详细介绍如何快速配置和使用TeaCache，让您在保持生成质量的同时获得1.5-3倍的推理速度提升。

什么是TeaCache技术？

TeaCache（Timestep Embedding Aware Cache）是一种无需训练的缓存方法，通过估计并利用模型输出在时间步之间的波动差异来实现推理加速。这项技术适用于多种AI生成场景：

• 图像生成模型：如FLUX、HiDream-I1系列、Lumina-Image-2.0
• 视频生成模型：如HunyuanVideo、LTX-Video、Wan2.1系列
• 音频扩散模型

快速安装步骤

推荐安装方式

通过ComfyUI-Manager进行安装是最简单的方法：

1. 打开ComfyUI界面
2. 在节点列表中搜索"ComfyUI-TeaCache"
3. 点击安装按钮即可完成

手动安装方法

如果您需要手动安装，请按照以下步骤操作：

# 进入ComfyUI的custom_nodes目录 cd ComfyUI/custom_nodes/ # 克隆项目仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-TeaCache.git # 安装依赖包 pip install -r requirements.txt

核心配置参数详解

TeaCache的核心配置包含三个关键参数，正确设置这些参数是获得最佳加速效果的关键：

不同模型的最佳配置

下表列出了主流模型的最佳配置参数，按照这些设置可以获得理想的加速效果：

实战操作指南

基础使用流程

1. 加载扩散模型：首先添加"Load Diffusion Model"节点
2. 插入TeaCache节点：在模型加载节点后添加TeaCache节点
3. 连接工作流：将TeaCache节点与后续采样节点相连
4. 配置参数：根据使用的模型类型设置相应的参数值

缓存设备选择技巧

根据您的硬件配置选择合适的缓存设备：

• VRAM充足：选择cuda选项，获得最快的推理速度
• VRAM有限：选择cpu选项，避免显存溢出问题

上图展示了FLUX模型在使用TeaCache前后的生成效果对比，右侧使用TeaCache后细节更清晰

常见问题解决方案

生成质量下降怎么办？

如果应用TeaCache后图像或视频质量明显下降，可以尝试以下调整：

• 降低rel_l1_thresh值：这是最直接的解决方案
• 调整缓存范围：适当缩小start_percent和end_percent的范围

多节点配置注意事项

当工作流中存在多个TeaCache节点时，需要注意rel_l1_thresh参数的设置，系统会使用最后一个节点的值。

高级优化技巧

结合模型编译获得极致性能

TeaCache可以与Compile Model节点结合使用，实现双重加速：

1. 在"Load Diffusion Model"节点后添加TeaCache节点
2. 在TeaCache节点后添加Compile Model节点
3. 配置编译参数以获得最佳性能

上图展示了TeaCache与Compile Model节点的连接方式，通过双重优化实现极致推理速度

实用工作流示例

项目提供了多种预配置的工作流示例，您可以直接导入使用：

• FLUX模型工作流：examples/flux.json
• 视频生成工作流：examples/hunyuanvideo.json
• CogVideoX工作流：examples/cogvideox.json

总结

ComfyUI-TeaCache为AI图像和视频生成提供了简单有效的加速方案。通过合理配置参数，您可以在保持生成质量的同时显著提升工作效率。无论是个人创作还是商业应用，TeaCache都能为您带来实实在在的性能提升。

记住关键要点：

• 根据模型类型选择合适的配置参数
• VRAM充足时优先选择cuda缓存设备
• 遇到质量问题首先调整rel_l1_thresh值

现在就开始使用TeaCache，体验AI生成的新速度！

【免费下载链接】ComfyUI-TeaCache项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-TeaCache