OCC · 技术复盘 02｜8GB 显存跑本地模型：生图、音效与 BGM 的部署账

先给结论：8GB 显存能跑本地生图和音频模型，靠的不是"找个更小的模型"，而是"一次只驻留一套"。这一整条流水线里最贵的坑也不在模型上——我们花了半天追查的"模型时长失真"，最后证明是我们自己的读取代码算错了。

这篇复盘 2026-10-12 到 10-16 这几天，我们在一台 RTX 3070 Ti（8GB 显存、64GB 内存）上，把"生图 → 音效 → BGM"三套本地模型跑成可用流水线的过程：选型怎么定的、显存账怎么算的、哪些坑值得写进脚本注释。

一、底座：一张中端卡 + 一个 ComfyUI

硬件与运行时全部在本机，不上云：

不用云端模型有三个直接好处：无按次计费、无内容Review、可无限批量重跑。代价只有一个——8GB 显存是硬边界。

一条被反复验证的实用结论：ComfyUI 不用重启就能认到新模型。文件丢进 models/checkpoints/、models/text_encoders/ 之后，工作流里的 ckpt_name / clip_name 直接出现在列表里。连着部署三套模型时，这一条省掉了无数次重启。

二、显存与磁盘账：先算清楚再下载

音频侧一共五套权重，每套都记了体积与用途。最小可用组合是 small-sfx + t5gemma，合计 3.46GB 磁盘：

显存侧只有三个数，但它们决定了整条流水线的排班：

medium 在 8GB 卡上"也能跑"，但没有任何理由跑：small-sfx 峰值从 1.69GB 起，音效质量已经够用；模板默认指向 medium 只是因为它是通用默认值，不是最优解。我们抄模板时改的第一个参数就是 ckpt_name。

然后是 8GB 卡真正的账：生图链（Qwen-Image-2.1 的 int8 UNet + 8B 级文本编码器 + VAE）与音频链（峰值 1.69–2.40GB）不可能同时躺着。ComfyUI 换 checkpoint 时会把上一套卸掉，于是我们干脆按"班次"排任务——同一模型的任务连成一批跑完再换下一个模型。这不是优化技巧，是 8GB 卡逼出来的工作方式，也顺带解释了为什么"批量脚本"比"交互式一张一张点"更适合这张卡。

同样的道理让我们故意不装那个 4.55GB 的 Qwen 改写编码器：提示词是我们逐条精调的，让模型去改写反而会跑偏；省下的 4.55GB 磁盘和它对应的显存，比"自动改写"值钱。

三、模型下载：官方源不通时的两条路

下载这一环比想象中重要，因为它决定了"这套方案能不能复现"。我们实测了三个源的连通性：

结论：下模型一律走镜像。落地用 ComfyUI 自带 venv 里的 huggingface_hub（hf download）+ HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com；venv 里没有 modelscope 模块，走 ModelScope 要另配。

速度上有个反直觉的地方：Stable Audio 3 两个文件（2.27GB + 1.19GB）73 秒下完（≈47MB/s），而 ACE-Step 那个 10.03GB 的大文件在并行下载两个大文件时掉到 ≈4.6MB/s。同一个镜像、同一台机器，差的不是镜像好坏，而是并发数与单文件大小：小文件并行是真加速，10GB 级并行只会互相抢带宽。后来的做法是小模型并两个、大模型串行下。

四、生图选型：快模型与准模型

两条链的差别不在分辨率，在"能不能定向"。

Z-Image Turbo 这条链是 z_image_turbo_int8_convrot + qwen_3_4b_fp8_mixed（CLIPLoader type=lumina2）+ ae VAE，配 ModelSamplingAuraFlow shift=3，8 步 / cfg 1.0 / res_multistep / simple，1024² 约 9 秒。

Qwen-Image-2.1 这条链是 qwen_image_2.1_int8_convrot + qwen3vl_8b_int8_convrot（CLIPLoader type=qwen_image）+ qwen_image_2.1_vae_bf16，25 步 / cfg 1.0 / euler / simple，1536×1024 单张约 40 秒。它的关键在 TextEncodeQwenImage21 肯接受一张参考图：图被编码进条件、再拼进 VAE latent，于是每一张都是"从同一张参考图重绘"。

同一台机器、同一套硬件，实测差异如下（这是选型的唯一依据，不是看榜单）：

结论很干净：设定图、角色设定一律走 Qwen 参考图链；Z-Image 只做快速批量与氛围图。多花的这 4 倍时间买的是"能指定视角和零件"，对需要拿去喂图生 3D 的设定图来说不可替代。20 栋建筑设定图就是这样产出的：全量 20 张共 13 分 56 秒，单张 42 秒。

能在 8GB 卡上跑这两条链，还有一个不显眼的前提：权重都是 int8 量化版（文件名里的 int8_convrot 就是它），文本编码器也一样。这和"选小模型"是两件事——模型规模不变，权重精度降了；代价是极端细节上会有一点点损失，但在"体素 + 硬表面"这种大色块资产上完全看不出来。

另外 8GB 卡上 1024² 不是稳的：生图脚本留了一个降级口子，OOM 时用 --size 768 退回 768 档再跑。这不是优化，是保底——批量任务最怕跑到第 15 张炸掉，前面 14 张白等。

三个工程细节值得记：

• 参考图不是把本地路径塞进工作流，而是先 POST /upload/image（multipart 打进 ComfyUI 的 input 目录），再把返回的 subfolder/name 交给 LoadImage 节点。
• TextEncodeQwenImage21 一次输出两个 conditioning（正向/负向），KSampler 的 negative 直接接 [节点, 1]；负向提示词写在同一个节点的 negative_prompt 字段里，不需要单独一个编码节点。中文提示词在这条链上是原生可用的。
• 一个反直觉的"不要加"：QwenImage21Cache 不能挂，它会把 alpha 通道毁掉。

五、音效链路：108 条清单到 104 条成品

需求侧先按代码事件点倒推出 108 条音效（P0 39 / P1 48 / P2 21），每条都标了落点文件与函数。生产侧则手写一个最小工作流，不走模板里的 Qwen 改写路径：

CheckpointLoaderSimple → CLIPLoader(t5gemma, type=stable_audio)
  → CLIPTextEncode(正) / CLIPTextEncode(负)
  → EmptyLatentAudio → KSampler(8 步 / lcm / simple / cfg 1.0)
  → VAEDecodeAudio → SaveAudio

这里有个容易找错的地方：Stable Audio 3 的工作流里没有 ConditioningStableAudio 节点，时长完全由 EmptyLatentAudio.seconds 控制，KSampler 的 positive 直接吃文本编码输出。照着"应该有专门 conditioning 节点"的直觉去找，会白找半小时。

实测速度：单条 1.5–4.5 秒（8 步 lcm、cfg 1.0）；104 条从零到成品约 15 分钟（含下载模型）。这个量级意味着"同一批全量重跑"的成本低到可以接受——提示词改了就直接重跑，不需要精打细算。

批量脚本的工程细节比模型参数更影响产出速度：单条失败不中断整批（最后打印失败清单、用 --only 重跑）；--skip-existing 断点续跑；逐条写 _manifest.json，中途 Ctrl-C 也知道做到哪了。原始 FLAC 落日期目录、后处理独立成另一次运行——生成与加工分开，任何一步都能单独重跑。

生成完还有四件模型不做、必须后处理的事：

成品账：104 条 mp3 + m4a 双份共 7.6MB（只留 mp3 是 3.51MB，平均 34KB/条）。这里还踩过一个"计划与现实"的坑：本机 PyAV 没有 libvorbis（只带 libmp3lame / aac / opus / flac），原定的 ogg 方案直接落不了地，改成 MP3 为主 + m4a 兜底。写方案时看到"ogg 是现代浏览器标准"很容易下结论，但机器上能不能编码是另一回事——格式选型要先探一下本机的编码能力。

分批跑还要求索引 _index.json 是合并而不是覆盖，否则 P1/P2 那批会把 P0 的条目从索引里刷掉。提示词的单一真相来源是 prompts.json，人读的《音效提示词库》由脚本生成，不手改文档。

命名也是硬约束：<总线>_<系统>_<事件>[_<变体>]、全小写下划线、不允许中文文件名——发布链路是 tar/scp，对非 ASCII 路径不友好。这类"看起来只是规范"的约定，一旦破了会在部署那一刻才咬人。

BGM 走另一条模型链：正式版用 Stable Audio 3 Small-Music（120 秒音乐 3 秒/条，快到不真实），对照版用 ACE-Step 1.5 turbo（12–17 秒/条）。ACE-Step 是"歌曲"架构，bpm 与调性按曲目给定（苗圃 76 BPM / C 大调、焦土 136 BPM / A 小调、Boss 152 BPM / D 小调），链路要多绕几个节点：TextEncodeAceStepAudio1.5 → ConditioningZeroOut → ModelSamplingAuraFlow(shift=3) → EmptyAceStep1.5LatentAudio → KSampler，纯器乐把 lyrics 留空。对照版输出到 ace/ 子目录，绝不覆盖正式产物。

六、四个真坑（现象 → 根因 → 解法）

坑 1：EmptyLatentAudio.seconds 下限是 1.0。 现象：提交一条 0.4 秒的 UI 点击音，ComfyUI 直接报 value_smaller_than_min。根因：节点参数有硬下限，1 秒以下的时长根本提交不进去。解法：0.3–0.9 秒的音效一律按 1 秒生成再裁，而且裁剪不能从 0 秒硬切——瞬态可能在中间，要按能量包络峰值定位起点。这条约束后来直接写进了生成脚本的常量注释。

坑 2：PyAV 解 FLAC 得到的是 packed s16。 现象：所有音频听起来"慢了一倍、变调"，左右声道还串在一起。根因：FLAC 解出来是 packed（交错）格式，frame.to_ndarray() 给的是 (1, samples×channels) 而不是 (ch, samples)，我们按单声道处理，等于把交错数据当成连续样本——时长翻倍、声道串联。判据很明确：av 报 format s16 / frame shape (1, 9216) / samples 4608；只有 planar（s16p / fltp）才是 (ch, n)。解法：

arr = _to_float(frame.to_ndarray())
if arr.ndim == 1:
    arr = arr[None, :]
elif arr.shape[0] == 1 and nch > 1:
    arr = arr.reshape(-1, nch).T   # packed 交错 → (ch, n)

坑 3："模型时长失真"其实是我们读取代码算错了。 现象：请求 1.0 秒出 2.23 秒、请求 30 秒出 60.19 秒；第一版后处理的日志里 39 条全是 30.09s -> 30.00s，看起来完全正常。根因：就是坑 2 那个读数错误——它同时污染了"输入时长"和"输出时长"的统计，所以日志自洽，看不出异常。解法：写一个只测生成侧的探针，seconds=15 → 15.05s、seconds=5 → 5.02s（比值 1.003），证明模型完全正常。先怀疑自己的读取代码，再怀疑模型。

这条坑的方法论价值比坑本身大：当"模型异常"的观测值与另一处已知 bug 的数学特征吻合（这里恰好是 ×2），先去查那处已知 bug，而不是去换模型。

坑 4：ComfyUI 的缓存会让"2 秒完成"骗你。 现象：调脚本时某一张 2 秒就返回，以为优化成功。根因：相同 prompt + 相同 seed 会命中 ComfyUI 的节点级缓存。解法：只有改了 prompt 才会真正重算（约 40 秒）；调试时给产物加 --tag _v2 避免同名覆盖，怀疑缓存时改一个不影响画面的参数（比如 seed）复测。

顺带还有一个小坑：wait() 返回的是 (history, 耗时) 元组，不是 dict。写成 h = wait(pid) 会在 h.get() 处报 AttributeError。正确写法是 h, el = wait(pid)——而且把耗时当成返回值其实很有用，批量跑的时候每条的实测耗时可以直接打印出来做对比。

七、把"听感"变成可测量的方向

我们听不到声音，但"该往哪个方向调"是可以量化的：用频谱质心 + 高低频占比做听感的客观代理。

• 采集光束原本写的是钻孔/研磨，出来是"钻头钻石头"。改成高能束后：质心 3258 → 9187 Hz，<300Hz 低频 42.8% → 0.7%，>4kHz 高频 33.1% → 86.0%。
• 纸飞机发射原本像枪。改成导弹链后：质心 5913 → 2876 Hz，<300Hz 占比 2.9% → 22.3%；爆炸 2714 → 809 Hz，<300Hz 21.9% → 73.5%。
• 环境音第一版被听成"鸟叫/田园牧歌"，但题材要的是空旷幽深的太空感：改完 <300Hz 从 6.4% → 60.9%，2–6kHz（鸟叫虫鸣区）从 54.7% → 9.8%。

方向判据可以总结成三句话：要"更电子/更激光"就抬 >4kHz 占比；要"更重/更有推力"就抬 <300Hz 占比；要"更脆/更像枪"就高频为主、低频极少。改了提示词之后用 git show HEAD:<旧文件> 取上一版做 A/B，用数据确认方向对了再交付，比"我改了，你听听"靠谱得多。

八、可复用的五条判据

1. 选型先问"要不要参考图条件"，而不是先问"哪个模型新"。要跨图一致性和指定视角，就上参考图链，多花 4 倍时间值得；只要氛围和批量，turbo 档就够。
2. 先把显存账算清楚再下载。 8GB 卡的核心策略是"一次只驻留一套 + 任务按模型排班"，不是拼命找更小的模型。
3. 能用小模型就别上大模型。 音效 small-sfx 峰值 1.69GB 起，medium 峰值 6.5GB——medium 能跑，但没有理由跑。
4. 下载走镜像。 Hugging Face 官方在本机不通，必须 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 或走 ModelScope；SA3 两个文件 73 秒下完（≈47MB/s），10GB 级大文件并行下载会掉到 ≈4.6MB/s。
5. 生成之后必须后处理。 裁剪、无缝循环、峰值归一化、编码这四件事模型一件都不做；而且"后处理的读取代码"比模型本身更容易错。

九、这套东西现在的状态

• 音效：104 条全部生成并落地（108 条清单里 4 条 BGM 走另一条模型链），mp3 + m4a 双份 7.6MB。
• BGM：正式版 Stable Audio 3 Small-Music 4 条 + ACE-Step 对照版 4 条（对照版只作试听，未接入作品）。
• 生图：机甲设定图 9 张、建筑设定图 20 栋、矿产 6 种、无人机 3 台、物品图标一批，全部 Qwen-Image-2.1 本地链路。
• 全部本地推理，无云端 API、无按次计费。

边界也要说清楚：8GB 是硬边界，想上 medium 或更大的模型必须重新算排班；"能生成"也不等于"能用"——音频接进作品还涉及预载队列和并发连接数，那是另一条线的事。

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延伸阅读（AIGPart 文档空间）

• 《美术资产管线》
• 《系统架构》

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