Идеальный стек ComfyUI WAN 2.2 для RDNA2 AMD GPUs (на примере RX 6700XT)

10th Apr 2026

📚 ИНСТРУКЦИЯ: Идеальный стек ComfyUI WAN 2.2 для RDNA2 AMD GPUs (на примере RX 6700XT)

Март 2026

Эта инструкция создана на основе реального боевого опыта и гарантирует стабильную работу ComfyUI + WanVideo 2.2 + SageAttention на AMD RX 6700 XT (gfx1031) с ROCm 7.1.1.

Предвартиельные требования

Данный стек был протестирован на следующей системе:

ОС: Ubuntu 25.10
Ядро: x86_64 Linux 6.18.0-061800-generic (ВАЖНО: обязательно используте ядро не ниже 6.18, иначе у вас будут проблемы со стабильностью)
CPU: AMD Ryzen 9 5900X
GPU: AMD Radeon RX 6700 XT 12 Gb
RAM: 32 Gb
Установлен Python 3.12.11
Установлен пакет git (sudo apt install git)

Часть 1. Фундамент: система и ROCm

1.1 Установка драйвера с ROCm 7.1.1

# Добавьте репозиторий AMD
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/7.1.1/ubuntu/noble/amdgpu-install_7.1.1.70101-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_7.1.1.70101-1_all.deb
sudo apt update

# Установите ROCm (полная версия)
sudo amdgpu-install --usecase=rocm --no-dkms
## Примечание: очень важно наличие флага --no-dkms, так как DKMS не нужен, и для ядра linux >= 6.18 не существует сборки DKMS

# Проверьте установку
/opt/rocm/bin/rocminfo | grep -E "Marketing Name|gfx"

Ожидаемый вывод: AMD Radeon RX 6700 XT и gfx1031

Часть 2. Установка базового ComfyUI с использованием виртуального окружения

2.1 Скачивание ComfyUI и активация venv

#Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git

#Переходим к папке с ComfyUI
cd ComfyUI

#Создаём вирутальное окружение Python в папке venv
python3 -m venv venv

#Активируем вирутальное окружение
source venv/bin/activate

#Обновляем pip
pip install --upgrade pip

2.2 Установка PyTorch 2.10 для ROCm 7.1

pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.1 torch==2.10.0 torchvision==0.25.0 torchaudio==2.10.0

2.3 Установка остальных зависимостей

В скачанном ComfyUI файл requirements.txt содержит лишние для нас пакеты torch для карт NVIDIA, нужно предотвратить их установку

sed -i '/^torch\b/s/^/#/' requirements.txt
sed -i '/^torchvision\b/s/^/#/' requirements.txt
sed -i '/^torchaudio\b/s/^/#/' requirements.txt

Или отктройте в любом текстовом редакторе requirements.txt и закоментруйте строки:

...
comfyui-embedded-docs
#torch --> комментируем
torchsde --> не комментируем
#torchvision --> комментируем
#torchaudio --> комментируем
numpy>=1.25.0
...

Запускаем установку зависимотей

pip install -r requirements.txt

2.4 Проверка

python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')"

Ожидаемый вывод:

PyTorch: 2.10.0+rocm7.1
CUDA available: True
GPU: AMD Radeon RX 6700 XT

Часть 3. Установка SageAttention

3.1 Скачиваем пропатченную версию под ROCm (необходим Triton>=3.6.0, что уже шёл в комплекте с PyTorch 2.10+ROCm7.1):

pip install https://github.com/guinmoon/SageAttention-Rocm7/releases/download/v1.0.6_rocm7/sageattention-1.0.6-py3-none-any.whl

3.2 Проверка

python -c "import sageattention; print('✅ SageAttention работает')"

Часть 4. Создание файла запуска ComfyUI

Деактивирируем виртуальное окружение и выйдем из папки ComfyUI

deactivate
cd ..

Создайте файл run_comfyui.sh:

cat > run_comfyui.sh << 'EOF'
#!/bin/bash

cd ~/ComfyUI # !!! Укажите правильный путь до папки ComfyUI
source venv/bin/activate

#AMD GPU setting
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 #  Для RDNA2 всегда должна быть 10.3.0, для RDNA3 11.0.0

# TunableOp (rocBLAS only, no hipBLASLt)
export PYTORCH_TUNABLEOP_ENABLED=1 # Требуеют выключения hipBLASt, так как он не доступен для 6700 XT
export PYTORCH_TUNABLEOP_HIPBLASLT_ENABLED=0 # Выключение hipBLASt, использование rocBLAS вместо hipBLASt

# Triton and Attention
export TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1
export FLASH_ATTENTION_TRITON_AMD_ENABLE="TRUE"

# MIOpen
export MIOPEN_FIND_MODE=FAST

# Memory optimization
export PYTORCH_ALLOC_CONF=expandable_segments:False,max_split_size_mb:256 #для эксперимента можете попробовать значение expandable_segments:True
export HIP_DISABLE_AUTO_MEM_ALLOC=0
export HIP_ENABLE_SANITIZER=0

echo "Using Python: $(which python)"
python main.py --reserve-vram 1.0 --use-sage-attention --bf16-vae
EOF

chmod +x run_comfyui.sh

Запуск

Запустите скрипт

./run_comfyui.sh

Проверьте, что всё работает: http://127.0.0.1:8188/

Часть 5. Настройка ComfyUI под WAN 2.2

5.1 Установка кастомных нод

Перейдите в папку с кастомными нодами

cd ComfyUI/custom_nodes

Установите ComfyUI-Manager

git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

Установите AMD GPU Monitor

git clone https://github.com/iDAPPA/ComfyUI-AMDGPUMonitor.git

Запустите ComfyUI

cd ../..
./run_comfyui.sh

Установите ноды для workflow через Manager

ComfyUI-WanVideoWrapper
rgthree's ComfyUI Nodes
ComfyUI Easy Use
KJNodes for ComfyUI
Crystools
ComfyUI-VideoHelperSuite
ComfyUI-mxToolkit
ComfyMath

Примчечание: При установке других нод не из списка, некоторые из них будут требовать numpy<2, или torch без ROCm. В таких случаях, нужно понизить версию numpy pip install --upgrade "numpy<2", или заново установить torch для ROCm (п. 2.2)

5.2 Скачивание workflow для WAN 2.2

Скачайте I2V WAN 2.2 14B SVI (KJ Wrapper).json из репозитория в папку ComfyUI/user/default/workflows или просто перетащите файл в окно с открытым интерфейсом ComfyUI Если Вы сохранили файл в папку ComfyUI/user/default/workflows, workflow появится с списке рабочих процессов слева. Если же Вы перетащили файл в окно, не забудьте его сохранить (Ctrl+S)

5.3 Скачивание моделей

Откройте workflow, скачайте необходимые модели из списка:

🎬 WAN:

(CivitAI) DaSiWa-WAN 2.2 I2V 14B SynthSeduction v9 | Lightspeed | GGUF - Q4 High
(CivitAI) DaSiWa-WAN 2.2 I2V 14B SynthSeduction v9 | Lightspeed | GGUF - Q4 Low
🖼️ WAN Vae:
(Hugging Face) Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged - wan_2.1_vae.safetensors
📝 T5 Text encoder
(Hugging Face) Kijai/WanVideo_comfy - umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors
👁️ Tae for WAN 2.1 (for previews, optional)
(Hugging Face) Kijai/WanVideo_comfy - taew2_1.safetensors
♾️ SVI 2.0 Pro LoRA
(Hugging Face) Kijai/WanVideo_comfy - SVI_v2_PRO_Wan2.2-I2V-A14B_HIGH_lora_rank_128_fp16.safetensors
(Hugging Face) Kijai/WanVideo_comfy - SVI_v2_PRO_Wan2.2-I2V-A14B_LOW_lora_rank_128_fp16.safetensors

📁 Структура папок

/path_to_ComfyUI/
├── models/
│   ├── unet/
│   │   ├── DasiwaWAN22I2V14BSynthseduction_q4High.gguf
│   │   └── DasiwaWAN22I2V14BSynthseduction_q4Low.gguf
│   ├── text_encoders/
│   │   └── umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors
│   ├── vae/
│   │   └── wan_2.1_vae.safetensors
│   ├── vae_approx/
│   │   └── taew2_1.safetensors
│   └── lora/
│       ├── SVI_v2_PRO_Wan2.2-I2V-A14B_HIGH_lora_rank_128_fp16.safetensors
│       └── SVI_v2_PRO_Wan2.2-I2V-A14B_LOW_lora_rank_128_fp16.safetensors

После скачивания моделей, обновите вкладку ComfyUI.

Теперь можно запускать workflow!

Часть 6. Ключевые настройки workflow для 12GB

Workflow I2V WAN 2.2 14B SVI (KJ) использует ноды от KJ WanVideoWrapper для генерации длинных видео из изображения (I2V). Видео генерируется по сегментам указанной длины (слайдер Seconds), потом сегменты собриаются в общий видео-файл. Количество Extra Segments можно увеличивать

6.1 Рекомендуемые стартовые параметры

Параметр	Значение
`Resize resolution (by short edge)`	`480` - размер изображение будет изменён под 480p (с делителем 32)
`FPS`	`16` - количество кадров в секнду, лучше оставить на 16. Если захочется увеличить FPS, рекомендую использовать интерполяцию перед нодой VideoComine
`Seconds per segment`	`3` - колчество секунд на сегмент, 3 генерируется достаточно быстро, 4 с натяжкой, 5 уже долго

6.2 Model loader & Prompt

Параметр	Значение
`High model\Low model`	Подойдёт квантизированная Wan 2.2 I2V 14B GGUF модель (Q4_K_M - Q6_K_M)
`T5 CLIP Encoder`	Любой T5 энкодер, но не scaled версия!
`Swap blocks`	`25-35` (чем больше значение, тем больше ОЗУ будет задейстовано в загрузке моделей)

6.3 First segment

Параметр	Значение
`Enable RifleXRope x2`	`true` (будет использована интерполяция для более быстрой генерации кадров)
`start_image_crop_positon`	`center` (если важный кусок изображения отрезается, поменяйте этот параметр)

6.4 Extra segment

Параметр	Значение
`Enable RifleXRope x2`	`true` (будет использована интерполяция для более быстрой генерации кадров)
`overlap`	`5` - количество кадров для перекрытия между сегментами, обеспечивает плавность перехода между сегментами, но урезает общее количество кадров

Часть 7. Диагностика и мониторинг

7.1 Проверка TunableOp (должен быть файл)

cat ComfyUI/tunableop_results0.csv | head

Посчитать количество строк в файле tunableop_results0.csv, если число увеличивается, значит TunableOp активен.

#В отдельном окне
watch -n 1 wc -l ComfyUI/tunableop_results0.csv

7.2 Если OOM

# Добавьте в скрипт запуска
export PYTORCH_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
# И увеличьте --reserve-vram до 1.5

🎉 ФИНАЛ

Всё готово! Ваша видеокарта теперь способна на генерацию видео с 14B моделью Wan2.2.

Previous Post Next Post