Multi talk ทำ lipsync - gordon123/learn2ComfyUI GitHub Wiki

--- กำลัง รวบรวม --- https://meigen-ai.github.io/multi-talk/

multi talk method Wav2vec 2.0

Wav2vec: State-of-the-art speech recognition

THAI WAV2VEC2.0 WITH COMMONVOICE V8 wav2vec2-large-xlsr-53-th

Uni3C

CausVID

xformers

sageAttention, sageAttention2

FlashAttention

บทบาทของ Triton ใน ComfyUI: เครื่องยนต์ที่ซ่อนอยู่เบื้องหลัง

โดยตรงแล้ว Triton ไม่ได้ถูกนำมาใช้ "โดยตรง" ใน ComfyUI เราไม่ได้มี Node ชื่อ Triton ให้ลากมาวางใน Workflow ของเรา

แต่ Triton ทำหน้าที่เป็น "รากฐานสำคัญที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง" (เหมือนเครื่องยนต์ที่อยู่ในรถ) สำหรับเครื่องมือเร่งความเร็วตัวอื่นๆ ที่ ComfyUI เรียกใช้

หน้าที่หลักของ Triton

Triton คือ Compiler ที่แปลงโค้ด Python ให้กลายเป็นโค้ดระดับล่าง (GPU Kernel) ที่สามารถรันบน GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด บทบาทของมันในระบบนิเวศของ ComfyUI แบ่งได้ 2 ส่วนหลักๆ คือ:

1. เป็นหัวใจของไลบรารีเร่งความเร็ว (Acceleration Libraries) ⚡️

ไลบรารีเร่งความเร็วที่สำคัญอย่าง FlashAttention และ SageAttention ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Triton เป็นแกนหลัก

  • FlashAttention: ใช้ Triton เพื่อสร้างอัลกอริธึม Attention ที่ลดการอ่าน/เขียนข้อมูลไปยัง VRAM ของ GPU ผลลัพธ์คือความเร็วที่เพิ่มขึ้นและใช้ VRAM น้อยลงอย่างมาก
  • SageAttention: เป็นขั้นกว่าของ FlashAttention โดยใช้ Triton เพื่อสร้าง Kernel ที่คำนวณด้วยความแม่นยำต่ำ (INT8/INT4) ซึ่งทำงานได้เร็วมากบน Tensor Cores ของการ์ดจอรุ่นใหม่ๆ (โดยเฉพาะ RTX 40xx)

เมื่อ ComfyUI คำนวณ Attention Layer และพบว่ามีไลบรารีเหล่านี้อยู่ มันจะเรียกใช้งานแทนวิธีปกติ และนั่นคือตอนที่โค้ดที่คอมไพล์โดย Triton จะเริ่มทำงาน

2. เป็นเบื้องหลังของ torch.compile (PyTorch 2.x) 🔥

ตั้งแต่ PyTorch 2.0 เป็นต้นมา มีฟีเจอร์ torch.compile() ซึ่งสามารถเร่งความเร็วโค้ด PyTorch โดยอัตโนมัติ และหนึ่งใน "Backend" หลักที่ torch.compile ใช้ก็คือ Triton

  • TorchInductor: คือ Compiler ตัวใหม่ใน PyTorch ที่จะวิเคราะห์โค้ดของคุณ แล้วใช้ Triton เพื่อสร้าง Fused Kernel (การรวมการทำงานหลายๆ อย่างเป็นคำสั่งเดียว) ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับฮาร์ดแวร์ของคุณ

ดังนั้น: แม้คุณจะไม่ได้ติดตั้ง FlashAttention หรือ SageAttention แต่ถ้าคุณใช้ PyTorch 2.x คุณก็ได้ใช้ประโยชน์จาก Triton อยู่แล้วผ่านฟีเจอร์ torch.compile

🔗 แหล่งอ้างอิง (References)

สรุป: เราติดตั้ง Triton เพื่อเป็น "เครื่องมือสร้างเครื่องมือ" ให้กับ FlashAttention, SageAttention และ PyTorch 2.0 ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ ComfyUI เรียกใช้เพื่อทำให้การสร้างภาพและวิดีโอของคุณเร็วขึ้น

xFormers และบทบาทใน ComfyUI

xFormers ถูกนำมาใช้ใน ComfyUI เพื่อเป็น "ทางเลือกในการเร่งความเร็วและลดการใช้ VRAM" สำหรับการคำนวณ Attention Layer โดยเฉพาะ

หน้าที่หลักของ xFormers 🚀

โดยปกติแล้ว โมเดล Stable Diffusion จะใช้ VRAM จำนวนมากในการคำนวณส่วนที่เรียกว่า "Attention"

xFormers เข้ามาแก้ปัญหานี้โดยใช้วิธี Memory-Efficient Attention ซึ่งแบ่งการคำนวณออกเป็นส่วนเล็กๆ แทนที่จะคำนวณทั้งหมดในครั้งเดียว

ผลลัพธ์ที่ได้:

  1. ลดการใช้ VRAM ลงอย่างมาก: ทำให้สามารถสร้างภาพที่ความละเอียดสูงขึ้นหรือ Batch Size ที่ใหญ่ขึ้นได้
  2. เพิ่มความเร็วในการคำนวณ: การจัดการหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นช่วยให้การคำนวณโดยรวมเร็วขึ้น

เมื่อติดตั้งแล้ว ComfyUI จะตรวจจับและเรียกใช้งาน xFormers โดยอัตโนมัติเพื่อแทนที่การคำนวณ Attention แบบมาตรฐาน

xFormers vs. PyTorch 2.x (SDPA)

ตั้งแต่ PyTorch 2.0 เป็นต้นมา ได้มีการเพิ่มฟังก์ชัน scaled_dot_product_attention (SDPA) ซึ่งเป็น Memory-Efficient Attention ที่มากับตัว PyTorch เองและมีประสิทธิภาพสูงมาก

ถ้าใช้ PyTorch 2.x อยู่แล้ว จำเป็นต้องใช้ xFormers ไหม?

  • ไม่จำเป็นเสมอไป: สำหรับการใช้งานทั่วไป SDPA ใน PyTorch 2.x ก็ให้ผลลัพธ์ที่ดีมากแล้ว
  • แต่ก็ยังมีประโยชน์: ในบางกรณี เช่น การสร้างภาพที่ความละเอียดสูงมากๆ xFormers เวอร์ชันล่าสุดอาจยังให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าเล็กน้อย

สรุป: xFormers คือเครื่องมือเสริมพลังตัวแรกๆ ที่ช่วยให้เราทำงานกับโมเดลใหญ่ๆ ได้ง่ายขึ้น และยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีแม้จะมีคู่แข่งที่เก่งกาจอย่าง SDPA ใน PyTorch 2.x

🔗 แหล่งอ้างอิง (References)

FlashAttention และบทบาทใน ComfyUI

FlashAttention ถูกนำมาใช้ใน ComfyUI เพื่อ เร่งความเร็วและลดการใช้หน่วยความจำ (VRAM) ของการ์ดจออย่างมหาศาล โดยเฉพาะในการคำนวณส่วนที่เรียกว่า "Attention" ซึ่งเป็นหัวใจของโมเดล Stable Diffusion

พูดง่ายๆ คือ FlashAttention เป็นอัลกอริธึมที่ฉลาดกว่าในการคำนวณ ทำให้ ComfyUI สร้างภาพหรือวิดีโอได้เร็วขึ้นมาก และใช้ VRAM น้อยลงกว่าเดิม

หน้าที่หลักของ FlashAttention

FlashAttention แก้ปัญหาการใช้ VRAM จำนวนมากในการคำนวณ Attention โดยใช้เทคนิค:

  • IO-Awareness: ลดการอ่าน/เขียนข้อมูลไปมาระหว่างหน่วยความจำหลัก (HBM) ที่ช้า กับหน่วยความจำบนชิป (SRAM) ที่เร็วกว่า
  • Tiling: แบ่งการคำนวณออกเป็นส่วนเล็กๆ (Tiles) แล้วทำทีละส่วน ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้ VRAM จำนวนมากเพื่อเก็บเมทริกซ์ขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ที่ได้ใน ComfyUI

  • ⚡️ ความเร็วที่เพิ่มขึ้น: การสร้างภาพเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด บางครั้งเร็วขึ้น 2-3 เท่า
  • 💾 VRAM ที่ลดลง: ทำให้สามารถสร้างภาพที่ความละเอียดสูงขึ้น หรือ Batch Size ที่ใหญ่ขึ้นได้
  • ปลดล็อกโมเดลใหม่ๆ: โมเดลยุคใหม่บางตัวต้องการ FlashAttention เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อติดตั้งแล้ว ComfyUI จะตรวจจับและเรียกใช้งานโดยอัตโนมัติ

🔗 แหล่งอ้างอิง (References)

SageAttention: ที่สุดแห่งการเร่งความเร็ว Attention ใน ComfyUI

SageAttention ถูกนำมาใช้ใน ComfyUI เพื่อเป็น "เทอร์โบขั้นสูงสุด" สำหรับการเร่งความเร็วและลดการใช้ VRAM โดยเป็นเทคโนโลยีที่ใหม่และก้าวล้ำกว่า FlashAttention ไปอีกขั้น

พูดง่ายๆ คือ ถ้า FlashAttention คือการอัปเกรดครั้งใหญ่ SageAttention ก็คือการอัปเกรดแบบ "โอเวอร์คล็อก" ที่รีดประสิทธิภาพของการ์ดจอออกมาได้มากที่สุด โดยเฉพาะกับการ์ดจอรุ่นใหม่ๆ

หน้าที่หลักและจุดเด่นของ SageAttention

SageAttention ต่อยอดมาจากหลักการของ FlashAttention แต่เพิ่มเทคนิคที่เรียกว่า Quantization เข้ามาอย่างจริงจัง

หลักการทำงาน (Quantization)

  • SageAttention แปลงตัวเลขที่ใช้ในการคำนวณ Attention จากความแม่นยำสูง (FP16) ให้เป็นความแม่นยำต่ำลงมาก (INT8 หรือแม้กระทั่ง INT4)
  • การคำนวณด้วยความแม่นยำต่ำจะใช้พลังในการประมวลผลน้อยลง และทำงานได้เร็วอย่างมหาศาลบน Tensor Cores ของการ์ดจอ NVIDIA รุ่นใหม่ๆ (RTX 30xx/40xx/50xx)
  • ทั้งหมดนี้ทำโดยพยายามรักษาคุณภาพของผลลัพธ์ให้ใกล้เคียงของเดิมมากที่สุด

ผลลัพธ์ที่ได้ใน ComfyUI

  • 🚀 ความเร็วสูงสุด: ให้ความเร็วที่เหนือกว่า FlashAttention และ xFormers อย่างเห็นได้ชัด
  • 💾 ประหยัด VRAM สูงสุด: การใช้ Quantization ช่วยลดขนาดข้อมูลที่ต้องเก็บใน VRAM ลงไปอีก
  • ต้องการ Environment ที่เฉพาะเจาะจง: จำเป็นต้องใช้ PyTorch Nightly และ Triton เวอร์ชันล่าสุดในการติดตั้ง

เมื่อติดตั้งอย่างถูกต้อง ComfyUI จะสามารถเรียกใช้งานได้ผ่าน Command Line Argument --use-sage-attention หรือผ่าน Custom Node บางตัว

🔗 แหล่งอ้างอิง (References)

CausVID: LoRA เร่งความเร็วการสร้างวิดีโอใน ComfyUI

CausVID ถูกนำมาใช้ใน ComfyUI ในฐานะ "LoRA เร่งความเร็ว" สำหรับการสร้างวิดีโอ ช่วยให้คุณสร้างวิดีโอคุณภาพสูงได้ด้วยจำนวน Steps ที่น้อยลงอย่างมหาศาล (เช่น 8-14 steps) แทนที่จะต้องใช้ 40-50 steps แบบดั้งเดิม

พูดง่ายๆ คือ CausVID เป็นเทคนิคที่ช่วย "กลั่น" คุณภาพจากโมเดลที่ทำงานช้า มาสู่โมเดลที่ทำงานได้รวดเร็ว ทำให้ลดเวลาในการสร้างวิดีโอลงหลายเท่าตัวโดยที่คุณภาพยังคงดีอยู่

หน้าที่หลักและหลักการทำงาน

CausVID ไม่ใช่โมเดลสร้างวิดีโอหลัก (Base Model) แต่เป็น LoRA (Low-Rank Adaptation) ที่ทำงานร่วมกับโมเดลอื่น เช่น VACE-V1 (Wan 2.1)

หลักการทำงาน (Asymmetric Distillation)

นักวิจัยจาก MIT และ Adobe ได้ใช้โมเดลสร้างวิดีโอขนาดใหญ่ที่ช้าแต่คุณภาพสูง (Teacher Model) มา "สอน" โมเดลขนาดเล็กที่ทำงานเร็ว (Student Model) ให้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีคุณภาพใกล้เคียงกันได้

ผลลัพธ์ใน ComfyUI

เมื่อคุณโหลดโมเดล VACE-V1 แล้วใช้ CausVID LoRA เข้าไปเสริม มันจะปรับเปลี่ยนกระบวนการ Sampling ทำให้คุณสามารถลด steps ใน KSampler ลงเหลือแค่ประมาณ 8-14 steps และยังได้วิดีโอที่มีคุณภาพดี

จุดเด่น

  • ⚡️ ความเร็วสูงสุด: เป็นหนึ่งในวิธีที่เร็วที่สุดในการสร้างวิดีโอคุณภาพสูงใน ComfyUI
  • ลดภาระการทำงาน: ไม่ต้องรอการคำนวณที่ยาวนาน เหมาะสำหรับการทดลองได้อย่างรวดเร็ว

🔗 แหล่งอ้างอิง (References)

ทำความเข้าใจ INT4 และ Nunchqku SVDQ ใน ComfyUI

เอกสารนี้อธิบายเทคโนโลยีล่าสุดสองอย่างที่ช่วยเร่งความเร็วและลดการใช้ VRAM ในการรันโมเดล AI: Quantization (INT8/INT4) และ Nunchqku SVDQ

1. INT8 / INT4 คืออะไร?

INT8 และ INT4 คือรูปแบบการเก็บข้อมูลตัวเลขที่ใช้พื้นที่น้อยลงมาก หรือที่เรียกว่า "Quantization" (การลดความแม่นยำของข้อมูล)

  • ปกติ (FP16/FP32): โมเดล AI เก็บข้อมูลน้ำหนัก (weights) เป็นตัวเลขทศนิยมความละเอียดสูง ซึ่งใช้ VRAM เยอะและคำนวณช้า
  • Quantization (INT8/INT4): คือการ "บีบอัด" ตัวเลขทศนิยมให้กลายเป็น เลขจำนวนเต็ม ที่ใช้บิตน้อยลง
    • INT8 (8-bit Integer): ใช้พื้นที่น้อยกว่า 2-4 เท่า
    • INT4 (4-bit Integer): ใช้พื้นที่น้อยกว่า 4-8 เท่า!

ประโยชน์ของ Quantization

  • 💾 ลดการใช้ VRAM อย่างมหาศาล: ทำให้การ์ดจอที่มี VRAM น้อยสามารถรันโมเดลใหญ่ๆ ได้
  • 🚀 เพิ่มความเร็วในการคำนวณ: Tensor Cores ในการ์ดจอ NVIDIA รุ่นใหม่ๆ คำนวณเลขจำนวนเต็ม (Integer) ได้เร็วกว่าเลขทศนิยมมาก
  • ลดความร้อนและประหยัดพลังงาน: การคำนวณที่ง่ายขึ้นใช้พลังงานน้อยลง

สรุปง่ายๆ: INT8/INT4 คือเทคนิคการบีบอัดโมเดล AI ให้เล็กลงและทำงานเร็วขึ้น โดยยอมลดความแม่นยำของตัวเลขลงเล็กน้อย

2. โมเดล SVDQ ของ Nunchqku คืออะไร?

SVDQ ของ Nunchqku ไม่ใช่ชื่อโมเดล แต่เป็น ชื่อของเทคนิค Quantization แบบ INT4 ที่ล้ำหน้ามาก ซึ่งถูกนำมาใช้กับโมเดลต่างๆ

  • Nunchqku: คือชื่อของ Inference Engine ที่พัฒนาโดย MIT HAN Lab ซึ่งเชี่ยวชาญด้านการรันโมเดล 4-bit (INT4)
  • SVDA (Singular Value Decomposition Attention): หรือในชื่อทางการค้าคือ SVDQuant เป็นเทคนิค Quantization แบบ INT4 ที่จัดการกับค่าตัวเลขที่ผิดปกติ (Outliers) ได้ดีมาก ทำให้แม้จะบีบอัดโมเดลลงเหลือแค่ INT4 แล้ว คุณภาพของผลลัพธ์ยังคงดีมาก

การนำมาใช้ใน ComfyUI

Nunchqku ได้ปล่อยโมเดลยอดนิยมอย่าง FLUX.1 และ Stable Video Diffusion (SVD) ที่ผ่านการทำ Quantization ด้วยเทคนิค SVDQuant (INT4) ออกมา

เมื่อนำโมเดลเหล่านี้มาใช้ใน ComfyUI คุณจะได้ประโยชน์คือ:

  • รันโมเดล FLUX หรือ SVD ได้ด้วย VRAM ที่น้อยลงมาก (เช่น จาก 24GB อาจเหลือแค่ 8-10GB)
  • สร้างภาพหรือวิดีโอได้ เร็วขึ้นหลายเท่า
  • ต้องใช้ Custom Nodes พิเศษ ของ Nunchqku เพื่อโหลดและรันโมเดล INT4 เหล่านี้

🔗 แหล่งอ้างอิง (References)