Prism-Comfy · INT8 ConvRot

腾讯 Prism alpha 的七组件独立权重，供 Prism T8 ComfyUI 节点 使用。保留官方视频与音频联合生成管道，配置和 tokenizer 内嵌于 safetensors，无需 Diffusers 权重目录。

下载与安装

下载全部七个模型，放入 ComfyUI 对应目录，然后导入节点仓库中的完整画布工作流。完整模型约 38.13 GiB。

文件	组件	ComfyUI 目录	GiB
prism_alpha_video_dit_int8_convrot.safetensors	主视频 DiT	models/diffusion_models/	13.538
prism_alpha_video_dit_2_int8_convrot.safetensors	低噪视频 DiT	models/diffusion_models/	13.538
prism_alpha_audio_dit_int8_convrot.safetensors	音频 DiT	models/diffusion_models/	1.350
prism_alpha_dual_tower_bridge_int8_convrot.safetensors	跨模态桥接	models/diffusion_models/	2.482
prism_alpha_text_encoder_int8_convrot.safetensors	UMT5 与 tokenizer	models/text_encoders/	6.294
prism_alpha_video_vae_bf16.safetensors	Wan 视频 VAE	models/vae/	0.236
prism_alpha_audio_vae_bf16.safetensors	DAC 音频 VAE	models/vae/	0.692

请使用插件的独立加载器；UMT5 与双 DiT 需要本插件的联合管道。七文件来自同一 bundle，加载器会检查组件、配置、形状和量化标记。转换清单见 prism_alpha_conversion.json，精确大小与 SHA256 见 checksums.json。

量化配方

• 原生 block Linear 使用 INT8 ConvRot，合计 1,508 个量化 Linear。
• 使用 Comfy-Org regular Hadamard，分组优先 256，其次 64、16；未启用 MSE clipping。
• 权重为 INT8，逐行 scale 为 FP32，量化记录采用 int8_tensorwise、convrot=true。
• embedding、norm、时间投影、输出头与 VAE 保留浮点精度。音频 VAE 以 BF16 保存、FP32 执行。
• portable 使用 W8A16 临时反量化；kitchen 使用动态 W8A8。量化不保证无损。

使用与样片

建议先使用 01_native_i2va.json：848×480、49 帧、50 步、24 fps、portable + dense SDPA、分块 CPU 卸载。支持独立视频／音频提示词、原生调度器与高级稀疏参数。

真实 INT8 样片 已完成全帧画面检查和声画完整解码；音轨尚未试听。RTX 5090 Laptop 24 GB 的分块卸载配置耗时约 47 分钟，PyTorch 峰值分配显存约 7.76 GiB。可见轻微构图漂移与细纹理偏软。720p 长视频、其他 480p backend、白帧 T2VA、beta 与多卡尚未完成实样验收。

来源与许可

源模型：FrancisRing/Prism，固定 revision 347659c562dcc392c45dfe1673c051e7c62f57ac。原生代码固定于 883e90a5c90dc8b7044c65eba0bb64e9342cb46a。本仓库提供组件拆分、独立封装与 ConvRot 量化后的派生权重；未重新训练模型。

原始腾讯 LICENSE 和第三方归属声明完整保留。Prism 使用 MIT；MOVA 等第三方组件继续遵循各自许可。源码适配说明见 NATIVE_CHANGES.md。

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