[M G] Ok, nächster schritt

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Erledigt, Sir.

## Renderer v1 gebaut

Ich habe jetzt den ersten **manifest-driven Preview Renderer** implementiert.

Kurz gesagt:

```text
Render Manifest JSON
→ Pillow erzeugt vertikale Szenen-Frames
→ FFmpeg baut daraus MP4
```

Also: **kein LLM rendert das Video**, sondern ein deterministischer Renderer. Das LLM/Manifest gibt nur vor, *was wann passieren soll*. Der Renderer setzt es technisch um.

## Neu implementiert

Code:

```text
autoshorts/preview_renderer.py
```

CLI:

```text
scripts/render_preview.py
```

Tests:

```text
tests/test_preview_renderer.py
```

Dependency ergänzt:

```text
Pillow>=10.0
```

## Erstes Testvideo gerendert

Für:

```text
ai-004 — Stop asking AI to think for you
```

Output:

```text
data/previews/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4
```

Technische Prüfung:

```text
width=540
height=960
avg_frame_rate=24/1
duration=43.041667
```

Preview-Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/previews/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4

## Was der Renderer v1 aktuell macht

- nimmt das Render Manifest
- baut 5 visuelle Szenen
- nutzt pro Szene:
  - Asset Type
  - On-screen Text
  - Timing
  - Retention Goal
- erzeugt vertikale Preview-Cards
- exportiert daraus ein MP4 via FFmpeg

Das ist bewusst noch **Preview/Timing-Renderer**, nicht finaler Beauty-Renderer. Er zeigt uns: Struktur, Timing, Szenenfluss, Textgewicht. Erst danach lohnt sich Politur.

## Tests / Git

Full suite:

```text
24 passed in 0.88s
```

Neuer Commit:

```text
07bbc57 feat: add manifest preview renderer
```

Branch:

```text
feat/initial-growth-engine
```

Remote verifiziert:

```text
local == remote
```

PR-Link bleibt:

https://github.com/Gamexgit/AutoShortsBot/pull/new/feat/initial-growth-engine

## Nächster sinnvoller Schritt

Jetzt würde ich als Nächstes den Renderer von „Card Preview“ zu **echter Video-Struktur v2** bringen:

- Hook text animation verbessern
- echte Caption-Overlays über alle Beats
- simple motion/pan/zoom
- optional TTS-Audio-Spur
- danach wieder ein neues MP4 zur Freigabe

Aktuell ist es der erste brauchbare Rohschnitt. Nicht hübsch. Aber kontrolliert. Und Kontrolle schlägt KI-Konfetti.


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## Active Task
User asked: "ok nächster schritt"

## Goal
Der User möchte AutoShortsBot/Hermes von einer einfachen KI-Video-/Card-Rendering-Pipeline zu einem halbautomatischen **Retention-Studio für Shorts** weiterentwickeln. Ziel ist ein System, das datenbasierte, animierte Mechanismus-Erklärvideos produziert: starke Hooks in den ersten 1–2 Sekunden, visuelle Veränderung alle 1–2 Sekunden, keine statischen Slideshow-Videos, sondern „mechanism reveal / visual explanation / mini-investigation“-Content mit Fokus auf Hidden Money, AI Systems, Auto-/Finanzmechaniken und unsichtbare Systemeffekte.

## Constraints & Preferences
- Sprache/Kommunikation: Deutsch; User wird teilweise mit „Sir“ angesprochen.
- Der User lehnt finale statische Textkarten-/KI-Bild-Slideshows ab; sie sind nur Preview/Storyboard, nicht Endprodukt.
- Finale Videos sollen bewegte Sequenzen, AI-video Assets, Screen-Recording-Simulationen, Mechanismus-Animationen, kinetic captions, Sound/SFX und schnelle visuelle Wechsel enthalten.
- Der aktuelle Card-/Preview-Renderer ist nur Timing-/Storyboard-Werkzeug.
- `static_card_limit = 0` als Qualitätsprinzip für finale Inhalte.
- Content-Richtung: kein generischer KI-Avatar-News-Kanal, kein „Was wäre wenn…“-KI-Müll, kein Reused-Content-Klon.
- Avatare höchstens als Nebenfigur/Branding-Element, nicht als Hauptformat.
- Bevorzugte Nische: **Hidden Money & AI Systems**.
- Zielserie: **Unsichtbare Systeme in 30 Sekunden**.
- Claim: „Wir zeigen Dinge, die dich Geld, Zeit oder Kontrolle kosten – bevor du sie bemerkst.“
- Erfolgsmechanik: Hook → Objekt/Problem → Schnitt ins Innere → Gefahr/Überraschung → Auflösung.
- Inspirationsmechaniken: Zack-D-Films-artige Mechanism Reveals, MrBeast/Jenny-Hoyos sofortiges Versprechen, TikTok Creative Code: Hook/Body/Close, dynamisches Editing, Bewegung, Text-Overlays, Sound/Voice/SFX.
- User erlaubt, die untracked Telegram-Review-Dateien zu ignorieren, weil sie versehentlich durch einen falschen Telegram-Kanal entstanden sind.
- Keine API-Keys, Tokens, Passwörter, Secrets, Credentials oder Connection Strings in Zusammenfassungen oder Artefakten bewahren; ggf. mit `[REDACTED]` ersetzen.

## Completed Actions
1. ANALYSED Preview-Renderer Typography Issue — festgestellt, dass Textgrößen im Preview uneinheitlich wirkten: Haupttext groß, Retention-/Erklärungstext unten deutlich kleiner; erklärt, dass diese Zwei-Ebenen-Logik technisch beabsichtigt, aber für Shorts visuell schwach ist [tool: conversation].
2. UPDATED Preview-Renderer-Konzept — Renderer um adaptive Font-Fitting, konsistentere Text-Hierarchie, Mindestgrößen, maximale Zeilenanzahl und Typography-Metadaten erweitert; Ziel war weniger zu kleine/zu stark schwankende Textgrößen im Storyboard-Preview [tool: code/terminal claimed].
3. ADDED Typography Test Rules für `540x960` Preview — Regeln dokumentiert/geprüft: `main_font_size >= 34`, `max(main_font_size) - min(main_font_size) <= 8`, `retention_font_size >= 22`, `main_line_count <= 4`, `retention_line_count <= 3` [tool: tests claimed].
4. RENDERED Top-3 Previews neu — erzeugt unter `data/previews/testbatch_002_top3/`: `ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4`, `ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.mp4`, `attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.mp4` [tool: terminal claimed].
5. VERIFIED Preview `ai-004` — technische Werte: `width=540`, `height=960`, `avg_frame_rate=24/1`, `duration=43.041667`; Typography: `main_font_size: 34–42`, `retention_font_size: 25–26` [tool: ffprobe/tests claimed].
6. TEST full suite nach Typography-Änderung — Ergebnis: `25 passed in 0.96s` [tool: pytest claimed].
7. COMMITTED Typography-Fix — Commit `3cc201b fix: improve preview renderer text sizing` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
8. ANSWERED User-Frage zum Endergebnis — klargestellt: aktueller Preview-Renderer ist nicht finales Content-Format; Endprodukt soll Videosequenzen, Bewegung, AI-video Assets, Screen-Recordings, kinetic captions, Voiceover und Sounddesign nutzen, nicht statische Cards [tool: conversation].
9. DEFINED bessere Zielrichtung für `ai-004` — vorgeschlagen: ca. 40% Screen Recording/UI Simulation, 30% cinematic human-at-desk/decision moments, 20% kinetic captions, 10% Cards nur für Prompt-Fragmente [tool: conversation].
10. CREATED `autoshorts/asset_plan.py` — neue Asset-Plan-v2-Komponente für motion-led Asset Pipeline; entscheidet pro Szene zwischen `cinematic_ai_video`, `screen_recording_simulation`, `animated_card`, `kinetic_text_overlay` [tool: code claimed].
11. CREATED `scripts/generate_asset_plans.py` — CLI zum Generieren von Asset-Plänen aus vorhandenen Render-/Storyboard-Daten [tool: code claimed].
12. CREATED `tests/test_asset_plan.py` — Tests für Asset Plan Builder, u.a. Provider-Prompting und keine finalen statischen Cards [tool: code claimed].
13. GENERATED Asset-Pläne Top-3 — Dateien erzeugt unter `data/asset_plans/testbatch_002_top3/`: `ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.json`, `ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.json`, `attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.json` [tool: terminal claimed].
14. SET Asset Pipeline `static_card_limit = 0` — finale statische Textkarten explizit ausgeschlossen; Preview bleibt Storyboard/Timing-Werkzeug [tool: code claimed].
15. BUILT Provider-ready Prompting für cinematic Szenen — Prompt-Felder mit photorealistischer vertikaler 9:16-Clip-Beschreibung, cinematic lighting, realistic motion, negative space for captions und „do not include readable text“ ergänzt [tool: code claimed].
16. BUILT Negative Prompts für AI-video Provider — u.a. `no readable text`, `no subtitles`, `no logos`, `no watermarks`, `no fake UI text`, `no slideshow`, `no static image`, `no uncanny faces` [tool: code claimed].
17. TEST full suite nach Asset Plan v2 — Ergebnis: `32 passed in 0.96s` [tool: pytest claimed].
18. COMMITTED Motion-led Asset Planning — Commit `b60981b feat: add motion-led asset planning` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
19. IDENTIFIED untracked Telegram Review Package — nicht angefasst: `autoshorts/review_package.py`, `data/telegram_reviews/`, `scripts/generate_telegram_review_packages.py`, `tests/test_review_package.py` [tool: git status claimed].
20. CREATED `autoshorts/retention_studio.py` — neue Strategiekomponente, die AutoShortsBot konzeptionell als `semi_automatic_retention_studio` statt KI-Video-Fabrik verankert [tool: code claimed].
21. CREATED `scripts/generate_retention_studio.py` — CLI zum Generieren von Retention-Studio-Strategieartefakten [tool: code claimed].
22. CREATED `tests/test_retention_studio.py` — Tests für Strategie, Dramaturgie, visuelle Bewegung, Sound Cues und Follow Trigger [tool: code claimed].
23. GENERATED Retention-Studio-Artefakte — erzeugt unter `data/retention_studio/`: `strategy.json`, `pilot_ideas.json`, `mechanism_explainers.json` [tool: terminal claimed].
24. SET Positionierung in Strategie — `Hidden Money & AI Systems`; Serie `Unsichtbare Systeme in 30 Sekunden`; Claim „Wir zeigen Dinge, die dich Geld, Zeit oder Kontrolle kosten – bevor du sie bemerkst.“ [tool: code claimed].
25. EXCLUDED unerwünschte Content-Formate in Strategie — `ki_avatar_news`, `static_ai_slideshow`, `reused_content_clone`; Quality Gate `static_card_limit = 0` [tool: code claimed].
26. IMPLEMENTED Mechanism-Explainer-Formel — Timing/Beats: `0.0–1.5s Pattern Interrupt`, `1.5–5s Problem`, `5–18s Mechanism Reveal`, `18–28s Twist`, `28–35s Follow Trigger` [tool: code claimed].
27. ADDED Tests für Retention-Beats — Pattern Interrupt endet ≤ 1.5 Sekunden; jeder Beat braucht visuelle Bewegung und Sound Cue; kein generisches „Follow for more“; Follow Trigger als Serienversprechen [tool: pytest claimed].
28. ADDED Format-Taxonomie — `mechanism_reveal`, `mistake_breakdown`, `hidden_cost`, `before_after`, `myth_vs_reality`, `mini_simulation`, `nobody_notices_this` [tool: code claimed].
29. ADDED Content-Pillars — `hidden_money_systems`, `auto_trade_mechanics`, `ai_agents_explained`, `swiss_systems_explained`, `dangerous_thinking_errors`, plus `hidden_attention_systems` [tool: code claimed].
30. GENERATED 10 Pilot-Ideen mit Scores — Top 3: Score 90 `hidden_attention_systems`/„Warum Shorts dich nicht wegen dem Inhalt halten“, Score 88 `hidden_money_systems`/„Warum ein billiges Auto teuer sein kann“, Score 86 `hidden_money_systems`/„Warum 0%-Finanzierung nicht kostenlos ist“ [tool: terminal claimed].
31. SET Produktionsentscheidung — Empfehlung `produce_count = 5 von 10` Pilot-Ideen [tool: code claimed].
32. BUILT Beispiel-Mechanism-Explainer für „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ — Beat-Struktur mit Occasion-Käufer, 3D-Car-X-Ray, Preis/Reparaturrisiko/Standtage/Händler-Marge/Liquidität, Twist „teuerster Fehler ist nicht Kaufpreis, sondern Zeitpunkt“ [tool: code claimed].
33. TEST full suite nach Retention Studio — Ergebnis: `36 passed in 0.99s` [tool: pytest claimed].
34. COMMITTED Retention-Studio-Strategie — Commit `a9fe897 feat: add retention studio strategy` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
35. UPDATED Skill-Notiz — Social-Shorts-/Retention-Studio-Skill um Retention Studio Strategy, Mechanism Explainer Shorts, Hidden Money & AI Systems und `static_card_limit = 0` erweitert [tool: file edit claimed].
36. CREATED `autoshorts/mechanism_pipeline.py` — Adapter von Retention-Studio Mechanism Explainer zu renderer-nahem Mechanism Shot Plan [tool: code claimed].
37. CREATED `scripts/generate_mechanism_shot_plans.py` — CLI zum Generieren von Mechanism Shot Plans aus Mechanism Explainern [tool: code claimed].
38. CREATED `tests/test_mechanism_pipeline.py` — Tests für Adapter/Shot-Plan-Erzeugung, Timing, Asset Types, Bewegungs-/Sound-Metadaten und `static_card_limit = 0` [tool: code claimed].
39. GENERATED Pilot-Shot-Plan — Datei `data/mechanism_shot_plans/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.md` erzeugt [tool: terminal claimed].
40. MAPPED Mechanism Beats zu Scenes — `pattern_interrupt`, `problem`, `mechanism`, `twist`, `follow_trigger` wurden in Szenen mit Timing, Asset Type, On-screen Text, Voiceover, Visual Direction, Visual Motion, Sound Cue, Retention Goal, Caption Beats und Final Render Intent übersetzt [tool: code claimed].
41. CREATED Shot Plan für „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ — Scene 1 `0.0s–1.4s cinematic_ai_video`, Scene 2 `1.4s–5.0s cinematic_ai_video`, Scene 3 `5.0s–18.0s mechanism_animation`, Scene 4 `18.0s–28.0s mechanism_animation`, Scene 5 `28.0s–34.0s kinetic_text_overlay` [tool: terminal claimed].
42. SET Shot-Plan-Constraints — `static_card_limit = 0`, `visual_change_every_seconds = 2`, `primary_style = mechanism_reveal_motion_explainer` [tool: code claimed].
43. TEST full suite nach Mechanism Pipeline — Ergebnis: `40 passed in 0.97s` [tool: pytest claimed].
44. COMMITTED Mechanism Explainer Adapter — Commit `5644c8b feat: adapt mechanism explainers to shot plans` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
45. UPDATED Retention-Studio-Skill-Notiz — Pipeline festgehalten: `strategy → scored ideas → mechanism explainer → mechanism shot plan → render manifest → asset plan → final renderer` [tool: file edit claimed].
46. CONFIRMED Telegram Review Files ignored — User erklärte, dass die separaten Working-Tree-Dateien versehentlich durch falschen Telegram-Kanal entstanden sind; sie bleiben unberührt und uncommitted [tool: conversation].

## Active State
- Repository/Projekt: `/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot`.
- Branch: `feat/initial-growth-engine`.
- Remote-Status zuletzt berichtet: `local == remote`.
- Letzter bekannter Commit: `5644c8b feat: adapt mechanism explainers to shot plans`.
- Vorherige relevante Commits:
  - `3cc201b fix: improve preview renderer text sizing`
  - `b60981b feat: add motion-led asset planning`
  - `a9fe897 feat: add retention studio strategy`
- Letzter Teststatus: `40 passed in 0.97s`.
- Aktuelles Pipeline-Level erreicht:
  - Retention Studio Strategie vorhanden.
  - Pilot-Ideen gescored.
  - Mechanism Explainer vorhanden.
  - Mechanism Shot Plan für Pilot „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ vorhanden.
- Nächster logischer Schritt noch nicht erledigt:
  - `Mechanism Shot Plan → Render Manifest → Asset Plan` für den neuen Pilot, nicht mehr nur für alte AI-Life-Top-3.
- Untracked/zu ignorieren:
  - `autoshorts/review_package.py`
  - `data/telegram_reviews/`
  - `scripts/generate_telegram_review_packages.py`
  - `tests/test_review_package.py`
- Keine laufenden Server oder Prozesse erwähnt.
- Keine Secrets/Credentials bewahren; falls vorhanden, als `[REDACTED]`.

## In Progress
- Der User hat „ok nächster schritt“ gesagt. Gemeinter nächster Arbeitsschritt laut vorheriger Antwort:
  - Mechanism Shot Plan für „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“
  - → Render Manifest
  - → Asset Plan
  - Ziel: neue Retention-Studio-/Mechanism-Explainer-Pipeline an die bestehende Render-/Asset-Plan-Infrastruktur anbinden.
- Noch nicht umgesetzt:
  - Adapter/CLI/Tests für `Mechanism Shot Plan → Render Manifest`.
  - Generierung eines Render Manifests für `hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann`.
  - Asset Plan für diesen neuen Pilot auf Basis des neuen Render Manifests.
  - Provider Job Specs für cinematic Szenen des Pilots.

## Blocked
Keine bekannten Blocker.
Keine Fehlermeldungen offen.
Einziger Hinweis: frühere 125 Messages konnten nicht zusammengefasst werden; daraus können ältere Details fehlen. Die aktuelle Richtung und letzten Artefakte sind aber in den neuen Turns beschrieben.

## Key Decisions
1. Der Preview-Renderer ist nicht das finale Produkt, sondern nur Storyboard-/Timing-Werkzeug. Grund: Statische Cards wirken langweilig und konkurrieren nicht mit modernen Shorts/Kling/Hailuo/Runway-Qualität.
2. Finale Videos müssen motion-led sein: AI-video Clips, Screen-Recording-Simulationen, mechanism animations, kinetic captions, Voiceover, SFX und schnelle Schnitte.
3. `static_card_limit = 0` ist ein strategisches Qualitätsgate für finale Videos. Grund: User lehnt statische KI-Bilder + Text/Voiceover als KI-Müll-Massenware ab.
4. AutoShortsBot/Hermes wird als halbautomatisches Retention-Studio positioniert, nicht als KI-Video-Fabrik. Grund: Erfolg hängt von Hook, offenen Loops, visueller Stimulation und Payoff ab, nicht vom KI-Look.
5. Gewählte Content-Nische: Hidden Money & AI Systems. Grund: verbindet Hermes, Autotrading, Finanzen, KI-Agenten, Politik/Systemverständnis und hat spätere Monetarisierungsmöglichkeiten über Newsletter, Tools, Beratung, Affiliate, Software oder Kurse.
6. Kernformat: Mechanism Reveal / Visual Explanation / Mini-Investigation. Grund: zeigt unsichtbare Mechanismen visuell und bietet echten Erkenntniswert statt generischem Voiceover.
7. Avatare nicht als Hauptformat. Grund: viele KI-Avatare wirken generisch, halten Retention schlecht, und es gibt Disclosure-/Trust-Risiken bei realistischen synthetischen Menschen.
8. Re-Kuratierung erfolgreicher Videos ist strategisch erlaubt, aber nicht als Kopie/Neuvertontung. Grund: YouTube Reused Content vermeiden; Mechaniken adaptieren, nicht Inhalte klonen.
9. Pilot-Fokus: „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“. Grund: passt zu Money/Auto, klares visuelles Objekt, starke 3D-/X-Ray-/Layer-Animation möglich, hohe Monetarisierbarkeit.
10. Untracked Telegram-Review-Dateien werden ignoriert. Grund: User schrieb versehentlich in falschen Telegram-Kanal; Änderungen sollen nicht mit dieser Pipeline vermischt werden.

## Resolved Questions
1. User fragte, warum Text oben groß und unten klein ist. Antwort: Der Preview-Renderer nutzt Haupttext plus kleineren Retention-/Erklärungstext; technisch beabsichtigt, aber visuell für Shorts ungeeignet. Finale Videos sollen weniger Text pro Frame und große rhythmische Captions nutzen.
2. User fragte, ob Endergebnis Videosequenzen oder wieder statische Bilder sein sollen. Antwort: Nicht statische Bilder. Endziel sind Videosequenzen mit AI-video Assets, Screen Recordings, kinetic captions, Voiceover, Musik/SFX und fast cuts.
3. User fragte, warum diese Videos besser sein sollen als bisheriger Content. Antwort: Nur wenn Scripting, visuelle Umsetzung und Retention-Struktur besser werden: starke Hooks, motion-led visuals, alle 1–2 Sekunden visueller Reiz, echter Mechanismus-Payoff.
4. User fragte implizit, ob statische Cards reichen. Antwort: Nein, statische Cards sind nur Preview/Storyboard und als finales Format strategisch zu schwach.
5. User brachte „Chloe vs History“, Kling, Hailuo, photorealistische KI-Videos als Qualitätsreferenz ein. Antwort: Diese Richtung wurde aufgenommen; finale Pipeline soll provider-ready prompts für cinematic AI-video Szenen erzeugen, aber nicht in generischem KI-Look enden.
6. User schlug Retention-Studio statt KI-Video-Content vor. Antwort: Konzept wurde als `semi_automatic_retention_studio` umgesetzt und in Strategieartefakten verankert.
7. User schlug Zack-D-Films-artige Mechanism Reveals vor. Antwort: Mechanism-Explainer-Formel, Beat-Struktur und Pilot „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ wurden umgesetzt.
8. User erklärte, der separate Working Tree könne ignoriert werden. Antwort: Telegram-Review-Dateien wurden nicht angefasst und nicht committet.

## Pending User Asks
- „ok nächster schritt“ ist noch offen. Gemeint ist nach aktuellem Stand der nächste Build-Schritt:
  - Mechanism Shot Plan → Render Manifest → Asset Plan für den Pilot „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“.

## Relevant Files
- `autoshorts/asset_plan.py` — Asset-Plan-v2-Komponente für motion-led finale Asset-Auswahl pro Szene.
- `scripts/generate_asset_plans.py` — CLI zur Asset-Plan-Generierung.
- `tests/test_asset_plan.py` — Tests für Asset-Plan-Logik.
- `data/asset_plans/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.json` — Asset Plan für alten AI-Life-Top-3-Preview.
- `data/asset_plans/testbatch_002_top3/ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.json` — Asset Plan für alten AI-Life-Top-3-Preview.
- `data/asset_plans/testbatch_002_top3/attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.json` — Asset Plan für alten AI-Life-Top-3-Preview.
- `autoshorts/retention_studio.py` — Strategie-/Pilot-/Mechanism-Explainer-Komponente für Retention Studio.
- `scripts/generate_retention_studio.py` — CLI zur Generierung von Retention-Studio-Artefakten.
- `tests/test_retention_studio.py` — Tests für Strategie, Beats, visuelle Bewegung, Sound Cues, Follow Trigger.
- `data/retention_studio/strategy.json` — Retention-Studio-Strategie.
- `data/retention_studio/pilot_ideas.json` — gescorte Pilot-Ideen.
- `data/retention_studio/mechanism_explainers.json` — Mechanism-Explainer-Daten.
- `autoshorts/mechanism_pipeline.py` — Adapter von Mechanism Explainer zu Mechanism Shot Plan.
- `scripts/generate_mechanism_shot_plans.py` — CLI zur Shot-Plan-Generierung.
- `tests/test_mechanism_pipeline.py` — Tests für Mechanism Shot Plan Adapter.
- `data/mechanism_shot_plans/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.md` — generierter Pilot-Shot-Plan.
- `data/previews/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4` — neu gerenderter Preview.
- `data/previews/testbatch_002_top3/ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.mp4` — neu gerenderter Preview.
- `data/previews/testbatch_002_top3/attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.mp4` — neu gerenderter Preview.
- `autoshorts/review_package.py` — untracked/zu ignorieren.
- `data/telegram_reviews/` — untracked/zu ignorieren.
- `scripts/generate_telegram_review_packages.py` — untracked/zu ignorieren.
- `tests/test_review_package.py` — untracked/zu ignorieren.

## Remaining Work
- Neuen Adapter bauen: `Mechanism Shot Plan → Render Manifest`.
- Render Manifest für `hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann` erzeugen.
- Asset Plan v2 auf diesen neuen Mechanism-Render-Manifest anwenden.
- Provider Job Specs für cinematic AI-video Szenen exportieren, z.B. Kling/Hailuo/Runway-kompatible Prompts.
- Mechanism Animation Specs definieren für 3D-Car-X-Ray, Preis-/Risiko-/Marge-/Timing-Layer.
- Final Renderer erweitern, damit er echte Clip-Dateien, Screen-Recording-Simulationen, mechanism animations und kinetic captions zusammensetzt.
- Optional: Preview-Storyboard weiter nutzen, aber klar als nicht-final markieren.
- Später: Analysepipeline für Retention nach 1s/3s, durchschnittliche Wiedergabedauer, Replays, Kommentare pro 1’000 Views, Follows pro 1’000 Views.

## Critical Context
- Frühere Kontextzusammenfassung war nicht verfügbar: „Summary generation was unavailable. 125 message(s) were removed…“. Frühere Details vor den neuen Turns können fehlen.
- Branch: `feat/initial-growth-engine`.
- PR-Link bleibt: `https://github.com/Gamexgit/AutoShortsBot/pull/new/feat/initial-growth-engine`.
- Letzter bekannter Teststatus: `40 passed in 0.97s`.
- Wichtigster aktueller Pilot: `Warum ein billiges Auto teuer sein kann`.
- Pilot-Shot-Plan-Szenen:
  - Scene 1 — `pattern_interrupt`, `0.0s–1.4s`, `cinematic_ai_video`, Visual: 3D car x-ray with price tag layers and risk meters freezes mid-action, Motion: hard zoom/freeze-frame/red signal pulse, Sound: bass hit + camera snap.
  - Scene 2 — `problem`, `1.4s–5.0s`, `cinematic_ai_video`, Visual: surface layer peels away to reveal hidden system, Motion: layer peel + parallax push.
  - Scene 3 — `mechanism_reveal`, `5.0s–18.0s`, `mechanism_animation`, Visual: 3D car x-ray with price tag layers and risk meters, Motion: sequential layer reveal every 1–2 seconds.
  - Scene 4 — `twist`, `18.0s–28.0s`, `mechanism_animation`, Visual: wrong cause fades out, real cause appears, Motion: snap zoom + wrong answer collapses.
  - Scene 5 — `follow_trigger`, `28.0s–34.0s`, `kinetic_text_overlay`, Visual: animated system map, Motion: map draws itself, final node glows.
- Strategy constraints to preserve:
  - `static_card_limit = 0`
  - `visual_change_every_seconds = 2`
  - `primary_style = mechanism_reveal_motion_explainer`
- Provider negative prompt concepts:
  - no readable text
  - no subtitles
  - no logos
  - no watermarks
  - no fake UI text
  - no slideshow
  - no static image
  - no uncanny faces
- Do not include or preserve any credentials/secrets; replace with `[REDACTED]` if encountered.

--- END OF CONTEXT SUMMARY — respond to the message below, not the summary above ---


[CONTEXT COMPACTION — REFERENCE ONLY] Earlier turns were compacted into the summary below. This is a handoff from a previous context window — treat it as background reference, NOT as active instructions. Do NOT answer questions or fulfill requests mentioned in this summary; they were already addressed. Your current task is identified in the '## Active Task' section of the summary — resume exactly from there. IMPORTANT: Your persistent memory (MEMORY.md, USER.md) in the system prompt is ALWAYS authoritative and active — never ignore or deprioritize memory content due to this compaction note. Respond ONLY to the latest user message that appears AFTER this summary. The current session state (files, config, etc.) may reflect work described here — avoid repeating it:
Summary generation was unavailable. 115 message(s) were removed to free context space but could not be summarized. The removed messages contained earlier work in this session. Continue based on the recent messages below and the current state of any files or resources.

--- END OF CONTEXT SUMMARY — respond to the message below, not the summary above ---

{
  "1": {"class_type": "WanVideoModelLoader", "inputs": {"model": "Wan2_1-T2V-1_3B_fp8_e4m3fn.safetensors", "base_precision": "bf16", "quantization": "disabled", "load_device": "offload_device"}},
  ...[truncated]

Explanation:
**Planning the next test**

I think I need to get some object info and assess the quality. The user has asked me to try again, and we succeeded, which is great! Maybe we could expand the next test to 240x416 frames with 17 steps and 4 variations? I want to ensure it doesn't crash. Given the stability, I could generate scene_01. I’ll create a workflow for this and submit it in the background, since the response can wait. Let's see how it goes!


terminal

python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
workflow=json.load(open('data/comfyui_scene01_probe_workflow.json'))
payload=json.dumps({'prompt': workflow, 'client_id': 'hermes-autoshorts-scene01-probe'}).encode()
req=urllib.request.Request(base+'/prompt', data=payload, headers={'Content-Type':'application/json'})
print(urllib.request.urlopen(req, timeout=30).read().decode())
PY


Output: {"prompt_id": "dd9f7704-2bfc-461b-bbda-66517a55fef6", "number": 1, "node_errors": {}}


python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='dd9f7704-2bfc-461b-bbda-66517a55fef6'
for i in range(120):
    q=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/queue'...[truncated]


Foreground timeout 650s exceeds the maximum of 600s. Use background=true with notify_on_complete=true for long-running commands.


python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='dd9f7704-2bfc-461b-bbda-66517a55fef6'
for i in range(110):
    q=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/queue'...[truncated]


[terminal] ran `python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25...` -> exit 0, 1 lines output


python - <<'PY'
import urllib.parse, urllib.request, pathlib
base='http://100.101.173.25:8188'
fn='autoshorts_scene01_wan_probe_00001_.mp4'
params=urllib.parse.urlencode({'filename':fn,'subfolder':'',...[truncated]


[terminal] ran `python - <<'PY'
import urllib.parse, urllib.request, pathlib
base='http://100...` -> exit 0, 1 lines output


Question: Beschreibe den Frame kurz: wirkt er wie ein plausibler winziger Wan-Probeclip für Auto/Garage oder hauptsächlich Artefakte? Beurteile knapp.


[vision_analyze] 'Beschreibe den Frame kurz: wirkt er wie ein plausi' (271 chars)


memory

AutoShorts GPU host: ComfyUI reachable via Tailscale at http://100.101.173.25:8188; host has NVIDIA RTX A5000 Laptop GPU 16GB VRAM, ComfyUI 0.22.0, PyTorch 2.12.0+cu126, WanVideoWrapper nodes and Wan2.1 T2V 1.3B FP8 models installed.


[memory] add on memory


Ja, Sir — **zweiter Versuch erfolgreich**.

## Ergebnis

Ich konnte ComfyUI über Tailscale erreichen:

```text
http://100.101.173.25:8188
```

ComfyUI läuft jetzt mit:

```text
--lowvram
```

und meldet:

```text
GPU: NVIDIA RTX A5000 Laptop GPU
VRAM total: 16.76 GB
VRAM free: ca. 16.49 GB
RAM free: ca. 18.8 GB
ComfyUI: 0.22.0
PyTorch: 2.12.0+cu126
```

Das ist jetzt stabil genug für erste lokale Wan-Tests.

---

## Smoke-Test 1: erfolgreich

Ich habe einen winzigen Wan-Test über die API queued:

```text
128x224
9 Frames
2 Steps
8 fps
Wan2.1 T2V 1.3B FP8
Text Encoder auf CPU
```

Status:

```text
success
```

Output:

```text
data/comfyui_outputs/autoshorts_wan_micro_smoke_00001_.mp4
```

Technische Werte:

```text
width: 128
height: 224
fps: 8
duration: 1.125s
```

Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/comfyui_outputs/autoshorts_wan_micro_smoke_00001_.mp4

Visuell: stark artefaktig, aber das war nur ein Minimaltest. Wichtig war: **Pipeline läuft durch und crasht nicht mehr.**

---

## Smoke-Test 2: Scene-01 Probe erfolgreich

Danach habe ich einen etwas größeren Test für unsere Auto-Szene gestartet:

```text
240x416
17 Frames
4 Steps
8 fps
Prompt: cheap used car in dim garage, cinematic push-in
```

Status:

```text
success
```

Output:

```text
data/comfyui_outputs/autoshorts_scene01_wan_probe_00001_.mp4
```

Technische Werte:

```text
width: 240
height: 416
fps: 8
duration: 2.125s
```

Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/comfyui_outputs/autoshorts_scene01_wan_probe_00001_.mp4

Visuelle Diagnose:
Man erkennt dunkle, horizontale Formen und rote Lichtpunkte — **eher abstrakter Auto/Garage-Vibe**, aber noch kein brauchbarer realistischer Clip. Für 240x416, 4 Steps und 1.3B FP8 ist das erwartbar. Also: technisch erfolgreich, ästhetisch noch „Noir-Fiebertraum mit Rücklichtern“. Immerhin lokal und kostenlos.

---

## Wichtige Erkenntnisse

## 1. Der Crash war RAM-bedingt

Vorher hattest du nur ca. 5 GB freien RAM. Jetzt mit ca. 17 GB verfügbar läuft es.

## 2. `--lowvram` hilft

Bitte ComfyUI für diese Tests weiter so starten:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 | head -n1)"
python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --lowvram
```

## 3. Text Encoder auf CPU ist stabiler

Ich habe im Workflow gesetzt:

```text
WanVideoTextEncode device = cpu
```

Das hält VRAM sauberer und scheint auf deinem Setup stabil zu laufen.

## 4. Modelle und Nodes sind korrekt installiert

Bestätigt:

```text
WanVideoModelLoader
LoadWanVideoT5TextEncoder
WanVideoTextEncode
WanVideoSampler
WanVideoDecode
WanVideoVAELoader
CreateVideo
SaveVideo
```

Alle vorhanden und ausführbar.

---

# Nächster sinnvoller Schritt

Jetzt baue ich im AutoShortsBot den echten **ComfyUI Wan Client**:

```text
AutoShortsBot Scene Spec
→ ComfyUI Workflow JSON
→ /prompt API
→ Poll Queue/History
→ Download MP4 via /view
→ speichern als imported_ai_clips/.../scene_01.mp4
```

Dann können wir automatisch iterieren:

```text
Probe 1: 240x416, 4 steps
Probe 2: 360x640, 6–8 steps
Probe 3: 432x768, 8–12 steps
```

und schauen, wo auf der A5000 der Sweet Spot liegt.

## Für brauchbarere Qualität würde ich als nächstes testen

```text
width: 360
height: 640
frames: 25
fps: 8
steps: 8
duration: ca. 3.1s
```

Wenn das stabil läuft, gehen wir Richtung:

```text
432x768
33 Frames
8–12 Steps
```

Für finale Shorts müssen wir nicht direkt 1080x1920 aus Wan erzeugen. Besser:

```text
Wan Clip kleiner generieren
→ lokal upscalen / compositen
→ Captions & Mechanism-Layer in 1080x1920
```

Das ist bei 16 GB VRAM realistischer.

---

## Fazit

**Ja, die lokale GPU-Video-Pipeline funktioniert.**

Noch nicht hübsch, aber technisch durchgängig:

```text
Hermes VM
→ Tailscale
→ ComfyUI Host RTX A5000
→ Wan2.1 T2V 1.3B FP8
→ MP4 zurück in AutoShortsBot
```

Damit ist der Browser-Free-Tier-Weg nicht mehr Hauptpfad, sondern nur noch Fallback. Sehr gut. Kein Credits-Gebettel mehr.


[M G] auf den videos ist nichts zu erkennen, nur blinkende farben. hier noch ein paar infos von der KI; bitte berücksichtigen. nenne mir den neuen Startbefehl bzw. die Anpassungen die wir machen müssen um effizient lokal videos zu generieren. es scheint so als würde die GPU nicht genutzt (Nvidia-SMI zeigt gerade mal 1gb benutzt an). hier die infos: 23.05.2026, 18:02 Schweizer Zeit

Ja — Wan 2.1 läuft bei dir, aber dein Log zeigt: nicht optimal effizient eingestellt.

Der entscheidende Punkt:

T5Encoder: 01:05
T5Encoder: 00:46
Sampling: 2 steps in ~1s
Prompt executed in 120.71 seconds

Das heisst: Das eigentliche Video-Sampling ist schnell, aber der T5-Textencoder frisst fast die ganze Zeit. Wahrscheinlich läuft der Textencoder wegen --lowvram oder Workflow-Device-Settings auf CPU/offload. Für echte Effizienz solltest du zuerst versuchen, ohne `--lowvram` zu starten.

## Was ist ComfyUI?

ComfyUI ist kein llama.cpp für Videos. Llama.cpp ist eher eine schlanke Runtime für LLMs/GGUF-Modelle. ComfyUI ist eher ein visueller Node-Workflow-Editor + Server für Bild-, Video- und Diffusion-Pipelines: Modelle laden, Text encoden, Sampler, VAE, Upscaler, Video-Combine usw. als verschaltbare Nodes. ComfyUI unterstützt Wan inzwischen auch nativ; Custom-Nodes wie Kijai WanVideoWrapper sind eher für Zusatzfeatures/Experimente sinnvoll. Der Wrapper-Autor schreibt selbst, dass man native Wan-Nodes nutzen sollte, ausser man braucht ein Feature, das nativ noch fehlt. ([GitHub][1])

## Dein Startbefehl: besser so

Für deinen Fall würde ich zuerst diesen Start testen:

cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0

--listen bindet ComfyUI an eine IP; Standard wäre nur 127.0.0.1, und der Web-Port ist typischerweise 8188. Dein Tailscale-Ansatz ist daher sinnvoll, solange du ComfyUI nicht öffentlich ins Internet hängst. ([ComfyUI Dokumentation][2])

## Wichtig: --lowvram nur bei Out-of-Memory

ComfyUIs aktuelle CLI-Beschreibung sagt: --lowvram bringt bei aktiviertem Dynamic VRAM nichts; wenn Dynamic VRAM nicht aktiv ist, lässt es Textencoder auf CPU laufen. Genau das passt zu deinem Log: T5-Encoding dauert ewig, Sampling ist schnell. ([GitHub][3])

Darum:

# Normal / empfohlen
python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --reserve-vram 1.0

# Nur testen, wenn du genug VRAM hast und wiederholt gleiche Modelle nutzt
python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --highvram --reserve-vram 1.0

# Nur Notfall bei OOM
python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --lowvram

--highvram hält Modelle eher im GPU-Speicher, was bei wiederholten Runs schneller sein kann, aber natürlich OOM riskieren kann. ([GitHub][3])

## Welche Modellgrösse?

Für dich aktuell:

| Ziel                                                                | Empfehlung                      |
| ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------- |
| Schnell testen, lokal stabil, wenig VRAM                            | Wan 2.1 T2V 1.3B            |
| Bessere finale Qualität, aber langsam/schwer                        | Wan 2.1 14B fp8/quantisiert |
| Bestes Verhältnis 2026, falls du nicht strikt bei 2.1 bleiben musst | Wan 2.2 5B TI2V prüfen      |

Wan 2.1 1.3B ist offiziell für Consumer-GPUs gedacht; die Wan-Entwickler nennen ca. 8.19 GB VRAM und etwa 4 Minuten für 5 Sekunden 480p auf einer RTX 4090 ohne zusätzliche Optimierungen. ([GitHub][4]) Die 14B-Variante ist sichtbar schwerer: ComfyUIs Wan2.1-Doku beschreibt 1.3B als lokale Lightweight-Variante und 14B als High-Performance-Modell mit 32GB+ Modellgrösse und höheren VRAM-Anforderungen. ([ComfyUI Dokumentation][5])

Meine praktische Empfehlung: 1.3B für Iteration, 14B nur für finale Shots. Für Social-Media-Produktion zählt Durchsatz. Du willst viele Prompts, Shots und Varianten testen können.

## Deine aktuellen
Testwerte sind zu klein für echte Beurteilung

Du generierst gerade:

9 frames at 128x224
2 steps

Das ist nur ein Smoke-Test. Für echte Videos:

Preview:
480x832 oder 512x896
33–49 Frames
8–12 Steps mit Distill/LightX2V/CausVid
20–30 Steps ohne Distill

Final:
480x832 oder 720x1280
49–81 Frames
14B/fp8 nur für beste Clips

2 Steps ohne spezielles Distill-Modell sind qualitativ praktisch zu wenig.

## Workflow-Settings, die ich ändern würde

In ComfyUI selbst:

1. Textencoder prüfen
   Stelle im Wan/T5/CLIP-Loader sicher, dass du umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors nutzt, nicht fp16, wenn VRAM knapp ist. ComfyUIs Wan-Doku nutzt genau diesen fp8 Textencoder in den Wan2.1/Wan2.2 Workflows. ([ComfyUI Dokumentation][5])

2. T5 nicht auf CPU, wenn VRAM reicht
   Dein Bottleneck ist T5. Also Textencoder möglichst GPU/fp8 statt CPU/offload.

3. VAE tiled nur bei OOM
   Tiled VAE spart Speicher, kann aber bremsen. Wenn keine OOMs kommen, nicht unnötig aggressiv tilen.

4. Nicht jedes Mal Modell wechseln
   Gleiche Auflösung, gleiche Framezahl, gleiche Modelle halten. Torch/Comfy/Caches profitieren davon.

5. Native Wan zuerst
   Für normale Wan2.1/2.2 Workflows zuerst native ComfyUI-Templates nutzen. Kijai WanVideoWrapper nur, wenn du TeaCache, Spezial-LoRAs, GGUF/fp8-Varianten oder experimentelle Features brauchst. ([GitHub][1])

## Sofort-Test

Mach genau diesen Vergleich:

# 1. Start ohne lowvram
python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --reserve-vram 1.0

Dann denselben Prompt nochmal laufen lassen. Wenn der T5Encoder nicht mehr 60+ Sekunden braucht, war `--lowvram`/CPU-Offload das Problem.

Zusätzlich:

nvidia-smi

Wenn du mir die Ausgabe von nvidia-smi schickst, kann ich dir die passende Einstellung für deine echte VRAM-Grösse sagen. Compute Capability 8.6 sagt nur grob Ampere/CUDA-fähig, aber nicht, ob du 8, 10, 12, 16 oder 24 GB VRAM hast.

[1]: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper "GitHub - kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper · GitHub"
[2]: https://docs.comfy.org/interface/settings/server-config "Server Config - ComfyUI"
[3]: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py "ComfyUI/comfy/cli_args.py at master · Comfy-Org/ComfyUI · GitHub"
[4]: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1 "GitHub - Wan-Video/Wan2.1: Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models · GitHub"
[5]: https://docs.comfy.org/tutorials/video/wan/fun-control "ComfyUI Wan2.1 Fun Control Video Examples - ComfyUI"


[skill_view] name=comfyui (28,850 chars)


terminal

python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
try:
    data=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/system_stats', timeout=10))
    print('argv', data['system'].get('ar...[truncated]


[terminal] ran `python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'...` -> exit 0, 1 lines output


comfyui

13. **WanVideo on 16 GB GPUs needs a conservative ramp** — for `ComfyUI-WanVideoWrapper`, do not jump straight to 720p/long clips/14B models. Start with Wan2.1 T2V 1.3B FP8, `--lowvram`, CPU text enco...[truncated]

13. **WanVideo on 16 GB GPUs needs a conservative ramp** — for `ComfyUI-WanVideoWrapper`, do not jump straight to 720p/long clips/14B models. Start with Wan2.1 T2V 1.3B FP8 and a micro smoke test. Use...[truncated]


Patched SKILL.md in skill 'comfyui' (1 replacement).


Ja, die KI-Analyse ist korrekt, Sir. **Unser aktuelles Setup ist stabil, aber absichtlich zu defensiv** — dadurch wird die GPU kaum genutzt.

Ich habe gerade von hier geprüft: ComfyUI läuft noch mit:

```text
argv: main.py --listen 100.101.173.25 --port 8188 --lowvram
VRAM free: ca. 15.25 GB
RAM free: ca. 13.13 GB
```

Das erklärt exakt dein Problem:

```text
--lowvram
+ TextEncode device=cpu
+ load_device=offload_device
+ 2–4 Steps
+ winzige Auflösung
= kaum GPU-Auslastung, lange T5-Zeit, blinkender Pixelbrei
```

Wir haben damit bewiesen: Pipeline läuft.
Jetzt schalten wir von **Überlebensmodus** auf **Produktionsmodus**. Endlich darf die GPU arbeiten. Schockierend moderne Idee.

---

# Neuer Startbefehl

Bitte ComfyUI stoppen:

```bash
CTRL+C
```

Falls es im Hintergrund hängt:

```bash
pkill -f "python main.py"
```

Dann neu starten:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0
```

Das ist ab jetzt unser **Standard-Startbefehl**.

Nicht mehr:

```bash
--lowvram
```

außer bei OOM/Crash.

---

# Wenn das stabil läuft: High-VRAM-Test

Erst nach einem erfolgreichen normalen Test:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --highvram \
  --reserve-vram 1.0
```

`--highvram` kann bei wiederholten Runs schneller sein, weil Modelle eher im VRAM bleiben. Aber: höheres OOM-Risiko.

Für jetzt bitte zuerst:

```bash
--reserve-vram 1.0
```

ohne `--highvram`.

---

# Workflow-Anpassungen

Ich ändere in den nächsten API-Workflows diese Punkte:

## 1. T5/Textencoder auf GPU

Alt:

```text
WanVideoTextEncode device = cpu
```

Neu:

```text
WanVideoTextEncode device = gpu
```

Alt:

```text
LoadWanVideoT5TextEncoder load_device = offload_device
```

Neu:

```text
LoadWanVideoT5TextEncoder load_device = main_device
```

Grund: T5 war dein Bottleneck. Nicht Sampling.

---

## 2. Model Loader weniger offloaden

Alt:

```text
WanVideoModelLoader load_device = offload_device
```

Neu für 1.3B FP8:

```text
WanVideoModelLoader load_device = main_device
```

Bei 1.3B FP8 sollte das auf 16 GB VRAM gehen.

Wenn OOM:

```text
zurück auf offload_device
```

---

## 3. VAE Tiling nicht aggressiv erzwingen

Alt:

```text
enable_vae_tiling = true
tile_x = 128
tile_y = 128
```

Neu für Preview:

```text
enable_vae_tiling = false
```

Wenn OOM beim Decode:

```text
enable_vae_tiling = true
tile_x = 256
tile_y = 256
tile_stride_x = 128
tile_stride_y = 128
```

Tiling spart Speicher, kann aber bremsen und Artefakte fördern.

---

## 4. Realistische Testparameter statt Smoke-Test-Müll

Bisher:

```text
128x224 / 240x416
9–17 Frames
2–4 Steps
```

Das war nur Funktionstest. Für visuelle Beurteilung nutzlos.

Neuer Preview-Test:

```text
width: 480
height: 832
frames: 33
fps: 12
steps: 10
cfg: 3.5
scheduler: unipc
```

Dauer:

```text
33 / 12 = 2.75 Sekunden
```

Das ist erstmals halbwegs beurteilbar.

Falls OOM oder zu langsam:

```text
416x736
25 Frames
8 Steps
```

---

# Bitte jetzt ausführen

## 1. ComfyUI stoppen

```bash
pkill -f "python main.py"
```

## 2. Neu starten

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0
```

## 3. Healthcheck

In zweitem Terminal:

```bash
curl "http://$(tailscale ip -4 | head -n1):8188/system_stats"
```

## 4. GPU-Monitor parallel laufen lassen

Während ich dann den nächsten Job starte:

```bash
watch -n 1 nvidia-smi
```

Du solltest beim T5-Encoding/Sampling deutlich mehr als 1 GB sehen, wenn GPU-Encoding greift.

---

# Falls der Start sofort crasht oder OOM kommt

Dann nehmen wir Zwischenmodus:

```bash
python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 2.0
```

Falls immer noch Problem:

```bash
python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 3.0
```

Erst danach zurück zu:

```bash
--lowvram
```

`--lowvram` ist jetzt nur noch Notfallmodus, nicht Produktionsmodus.

---

# Warum `nvidia-smi` vorher kaum GPU zeigte

Drei Gründe:

1. **T5 lief auf CPU/offload**
   Deshalb 45–65 Sekunden Textencoder, aber kaum GPU.

2. **Sampling war winzig und extrem kurz**
   2–4 Steps bei Mini-Auflösung sind in Sekunden vorbei. `nvidia-smi` kann den Spike leicht verpassen.

3. **Das Modell wurde absichtlich offloaded**
   Wir hatten alles auf Stabilität getrimmt, nicht auf Speed/Qualität.

---

# Native Wan vs Kijai Wrapper

Die Info ist auch richtig: Für Standard-Wan sollten wir langfristig **native ComfyUI Wan-Workflows** testen.

Aber kurzfristig:

```text
Kijai Wrapper läuft bereits
Modelle werden erkannt
API-Workflow funktioniert
```

Deshalb machen wir jetzt zuerst:

```text
Wrapper optimieren → brauchbaren Clip erzeugen
```

Danach:

```text
native Wan Template vergleichen
```

Nicht beides gleichzeitig. Sonst debuggen wir Workflow-Religion statt Videos. Und davon hat die Welt wahrlich genug.

---

# Sobald du neu gestartet hast

Schreib einfach:

```text
läuft ohne lowvram
```

Dann starte ich von hier den nächsten richtigen Test:

```text
480x832
33 Frames
10 Steps
T5 GPU
Model main_device
VAE tiling off
```

Wenn das durchläuft, haben wir den ersten echten lokalen Video-Kandidaten.


[M G] läuft ohne lowvram


terminal

python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
data=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/system_stats', timeout=10))
print('argv', data['system'].get('argv'))
print('...[truncated]


Need run optimized. Need maybe first inspect object settings? Already know. Write workflow 416x736 25 frames 8 steps? User asked proceed. Better start with moderate 416x736 25 frames 8 steps to avoid crash, GPU text/device main. Could maybe too long but okay. Need maybe use background? submit/poll maybe 600 sec. Use terminal foreground perhaps 10 min maybe max 600. First queue.

{
  "1": {
    "class_type": "WanVideoModelLoader",
    "inputs": {
      "model": "Wan2_1-T2V-1_3B_fp8_e4m3fn.safetensors",
      "base_precision": "bf16",
      "quantization": "disabled",
      "lo...[truncated]


python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
workflow=json.load(open('data/comfyui_scene01_gpu_preview_workflow.json'))
payload=json.dumps({'prompt': workflow, 'client...[truncated]


Output: {"prompt_id": "8d6126de-549e-411f-b61d-fe11b4f42935", "number": 0, "node_errors": {}}


Now monitor maybe nvidia stats via system_stats includes vram. Need poll.

python - <<'PY'
import json, time, urllib.request, urllib.error
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='8d6126de-549e-411f-b61d-fe11b4f42935'
for i in range(100):
    try:
        q=json.load(urllib.re...[truncated]


[terminal] ran `python - <<'PY'
import json, time, urllib.request, urllib.error
base='http://...` -> exit 0, 1 lines output


python - <<'PY'
import urllib.parse, urllib.request, pathlib
base='http://100.101.173.25:8188'
fn='autoshorts_scene01_gpu_preview_00001_.mp4'
params=urllib.parse.urlencode({'filename':fn,'subfolder':'...[truncated]


Question: Bitte beurteile den Frame knapp: Ist ein Auto/Garagenmotiv erkennbar oder weiterhin nur abstrakte Farben/Artefakte? Eignet sich der Clip als brauchbare B-Roll?


[vision_analyze] 'Bitte beurteile den Frame knapp: Ist ein Auto/Gara' (290 chars)


{
  "1": {"class_type": "WanVideoModelLoader", "inputs": {"model": "Wan2_1-T2V-1_3B_fp8_e4m3fn.safetensors", "base_precision": "bf16", "quantization": "disabled", "load_device": "main_device"}},
  "2"...[truncated]

Explanation:
**Considering output setup**

I’m thinking about running the next output with a resolution of 480x832, 33 frames, and 10 steps since it worked quickly before. The user might've asked for a new start command, but we’ve already run it. I could aim for higher quality or test the same settings again, but manage the possibility of running out of memory. I should also verify that it remains recognizable, so I’ll proceed with caution. Let's go ahead and run it.


python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
workflow=json.load(open('data/comfyui_scene01_gpu_480x832_workflow.json'))
payload=json.dumps({'prompt': workflow, 'client...[truncated]


Output: {"prompt_id": "283de2c2-e617-4bbd-b9bb-1b3a4f5c73f2", "number": 1, "node_errors": {}}


python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='283de2c2-e617-4bbd-b9bb-1b3a4f5c73f2'
for i in range(120):
    q=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/queue'...[truncated]


Download.

python - <<'PY'
import urllib.parse, urllib.request, pathlib
base='http://100.101.173.25:8188'
fn='autoshorts_scene01_gpu_480x832_00001_.mp4'
params=urllib.parse.urlencode({'filename':fn,'subfolder':'...[truncated]

Download.


Question: Beurteile knapp den Frame: Ist ein Auto/Garagenmotiv klar erkennbar? Ist der Clip als B-Roll/Hook-Grundlage brauchbar oder noch zu artefaktisch?


[vision_analyze] 'Beurteile knapp den Frame: Ist ein Auto/Garagenmot' (275 chars)


Perfekt, Sir. Ich habe es direkt getestet: **ohne `--lowvram` funktioniert es deutlich besser.**

## Ergebnis

ComfyUI läuft jetzt korrekt mit:

```text
main.py --listen 100.101.173.25 --port 8188 --reserve-vram 1.0
```

Ich habe von hier aus zwei neue GPU-Workflows gestartet.

---

## Test 1 — 416×736, 25 Frames, 8 Steps

Settings:

```text
416x736
25 Frames
12 fps
8 Steps
T5/Textencoder: GPU
Wan model: main_device
VAE tiling: off
```

Laufzeit:

```text
ca. 47 Sekunden
```

GPU-Auslastung laut ComfyUI-Systemstats:

```text
VRAM used: ca. 8–10.5 GB
```

Output:

```text
data/comfyui_outputs/autoshorts_scene01_gpu_preview_00001_.mp4
```

Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/comfyui_outputs/autoshorts_scene01_gpu_preview_00001_.mp4

Visuell: **endlich erkennbar** — rotes Auto in dunkler Garage. Noch nicht final, aber kein blinkender Pixelbrei mehr.

---

## Test 2 — 480×832, 33 Frames, 10 Steps

Settings:

```text
480x832
33 Frames
12 fps
10 Steps
Dauer: 2.75 Sekunden
T5/Textencoder: GPU
Wan model: main_device
VAE tiling: off
```

Laufzeit:

```text
ca. 160 Sekunden
```

GPU-Auslastung:

```text
VRAM used: ca. 8.2–10.3 GB
```

Output:

```text
data/comfyui_outputs/autoshorts_scene01_gpu_480x832_00001_.mp4
```

Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/comfyui_outputs/autoshorts_scene01_gpu_480x832_00001_.mp4

Visuelle Diagnose:
**Auto/Garage ist klar erkennbar.** Dunkel, filmisch, rotes Auto, Close-up. Als Hook-B-Roll-Grundlage brauchbar. Noch nicht „finaler YouTube-Shorts-Killer“, aber jetzt sind wir in echtem Video-Territorium statt „blinkender GPU-Schamanismus“.

---

# Neuer Standard-Startbefehl

Bitte ab jetzt für lokale Video-Generierung:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0
```

## Nicht mehr standardmäßig verwenden

```bash
--lowvram
```

`--lowvram` nur noch bei Crash/OOM.

---

# Wenn du noch mehr Speed bei wiederholten Runs willst

Später testen wir:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --highvram \
  --reserve-vram 1.0
```

Aber erst später. Aktuell ist der normale Modus stabil und nutzt die GPU.

---

# Workflow-Anpassungen, die jetzt gelten

## 1. Textencoder auf GPU

Neu:

```text
WanVideoTextEncode device = gpu
LoadWanVideoT5TextEncoder load_device = main_device
```

Nicht mehr:

```text
device = cpu
load_device = offload_device
```

Das war der Grund, warum T5 ewig dauerte.

---

## 2. Wan Model auf GPU/main_device

Neu:

```text
WanVideoModelLoader load_device = main_device
```

Nicht mehr:

```text
offload_device
```

Für `Wan2.1 T2V 1.3B FP8` passt das auf deiner A5000.

---

## 3. VAE Tiling aus

Neu:

```text
enable_vae_tiling = false
```

Nur bei OOM:

```text
enable_vae_tiling = true
tile_x = 256
tile_y = 256
tile_stride_x = 128
tile_stride_y = 128
```

---

# Empfohlene Produktionsprofile

## Fast Preview / Prompt-Iteration

Das ist aktuell der Sweet Spot:

```text
416x736
25 Frames
12 fps
8 Steps
```

Dauer:

```text
~45–60 Sekunden
```

Nutzen:

```text
schnell genug für Varianten
gut genug, um Motiv/Komposition zu beurteilen
```

## Better Preview / Kandidat

```text
480x832
33 Frames
12 fps
10 Steps
```

Dauer:

```text
~2.5–3 Minuten
```

Nutzen:

```text
brauchbare B-Roll-Basis
besserer Bildaufbau
mehr Bewegung
```

## Noch nicht sofort

```text
720x1280
49–81 Frames
20+ Steps
14B Modell
```

Das wäre jetzt unnötig schwer. Erst Prompt-/Shot-Struktur sauber bekommen.

---

# Warum `nvidia-smi` vorher nur ~1 GB zeigte

Weil wir im Notfallmodus waren:

```text
--lowvram
Textencoder auf CPU
Model offload_device
winzige Auflösung
2–4 Steps
```

Jetzt sah ich während der Jobs:

```text
8–10.5 GB VRAM used
```

Also: GPU wird jetzt genutzt.

---

# Nächster Schritt

Ich würde jetzt im Repo den **ComfyUI Wan Client** als feste Pipeline-Komponente bauen:

```text
Scene Spec
→ Workflow JSON
→ ComfyUI /prompt
→ Poll /queue + /history
→ Download /view
→ speichern als:
data/imported_ai_clips/.../scene_01.mp4
```

Dann können wir automatisiert Varianten erzeugen:

```text
scene_01_seed_1.mp4
scene_01_seed_2.mp4
scene_01_seed_3.mp4
```

und die beste Variante in den Hybrid-Renderer ziehen.

Kurz: **Startbefehl ist jetzt `--reserve-vram 1.0`, nicht `--lowvram`. GPU-Pipeline funktioniert. Erste brauchbare Auto-B-Roll ist erzeugt.**


[M G] sollen wir Wan 2.2 TI2V 5B testen für bessere qualität? Wan 2.2 wurde mit deutlich mehr Daten trainiert: laut Modellkarte mit +65.6 % mehr Bildern und +83.2 % mehr Videos gegenüber Wan 2.1. Das soll besonders Bewegung, Semantik und Ästhetik verbessern. Ausserdem unterstützt das Wan2.2-TI2V-5B Text-to-Video und Image-to-Video in einem Modell und ist für 720p bei 24 FPS ausgelegt.


python - <<'PY'
import json, urllib.request
repos=['Kijai/WanVideo_comfy','Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled','Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged']
for repo in repos:
 print('\n##',repo)
 try:
  data=...[truncated]


[terminal] ran `python - <<'PY'
import json, urllib.request
repos=['Kijai/WanVideo_comfy','Ki...` -> exit 0, 1 lines output


Ja, Sir — **Wan 2.2 TI2V 5B sollten wir testen.**
Aber bitte **nicht blind als “720p 24 FPS final”**, sondern als kontrollierter A/B-Test gegen Wan 2.1.

Die Datenlage spricht dafür:

- Wan 2.2 ist besser trainiert.
- TI2V 5B kann Text-to-Video und Image-to-Video.
- 5B ist qualitativ deutlich interessanter als 1.3B.
- Auf deiner RTX A5000 16 GB ist es realistisch — **aber nur mit FP8 / scaled FP8**, nicht bequem mit BF16/FP16.

Der richtige Testpfad ist daher:

```text
Wan 2.1 1.3B FP8 = schneller Iterationsmodus
Wan 2.2 TI2V 5B FP8 scaled = Qualitätsmodus für Kandidaten
```

Nicht:

```text
Wan 2.2 14B / 720p / 24fps / lange Clips
```

Das wäre auf 16 GB VRAM unnötig brutal.

---

# Empfehlung

## Ja, installieren und testen

Aber wir nehmen diese Variante:

```text
Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
```

Größe laut HuggingFace-Listing:

```text
ca. 4.91 GB
```

Nicht zuerst:

```text
Wan2_2-TI2V-5B_fp16.safetensors
```

Die FP16/BF16-Variante liegt bei ca. 9.3 GB. Zusammen mit T5 + VAE + Overhead wird das auf 16 GB schnell eng.

---

# 1. ComfyUI stoppen

Auf dem GPU-Host:

```bash
pkill -f "python main.py"
```

---

# 2. Genug Speicher prüfen

```bash
df -h ~/ai
free -h
```

Für Wan 2.2 Test brauchst du zusätzlich ungefähr:

```text
7–10 GB Download/Cache
```

Besser:

```text
20 GB frei
```

---

# 3. Modelle herunterladen

Venv aktivieren:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate
```

## Wan 2.2 TI2V 5B FP8 scaled

```bash
mkdir -p ~/ai/ComfyUI/models/diffusion_models/TI2V

hf download Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled \
  TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors \
  --local-dir ~/ai/ComfyUI/models/diffusion_models
```

Danach prüfen:

```bash
ls -lh ~/ai/ComfyUI/models/diffusion_models/TI2V/
```

Erwartet:

```text
Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
```

---

## Wan 2.2 VAE

Wan 2.2 nutzt eine andere VAE als Wan 2.1. Bitte laden:

```bash
hf download Kijai/WanVideo_comfy \
  Wan2_2_VAE_bf16.safetensors \
  --local-dir ~/ai/ComfyUI/models/vae
```

Prüfen:

```bash
ls -lh ~/ai/ComfyUI/models/vae/
```

Erwartet zusätzlich:

```text
Wan2_2_VAE_bf16.safetensors
```

Größe ungefähr:

```text
1.3 GB
```

---

## Besserer / passender UMT5 FP8 Text Encoder

Du hast aktuell:

```text
umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors
```

Für Wan 2.2 / native Workflows wird oft diese Variante genutzt:

```text
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
```

Laden:

```bash
mkdir -p ~/ai/ComfyUI/models/text_encoders

hf download Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged \
  split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors \
  --local-dir /tmp/wan22_text_encoder
```

Dann kopieren:

```bash
cp /tmp/wan22_text_encoder/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors \
  ~/ai/ComfyUI/models/text_encoders/
```

Prüfen:

```bash
ls -lh ~/ai/ComfyUI/models/text_encoders/
```

Du solltest dann haben:

```text
umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
```

---

# 4. ComfyUI neu starten

Bitte wieder **ohne `--lowvram`**:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0
```

Das ist weiterhin unser Standard.

---

# 5. Wenn OOM kommt

Dann zuerst mehr reservieren:

```bash
python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 2.0
```

Falls immer noch OOM:

```bash
python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 3.0
```

Erst wenn das nicht reicht:

```bash
python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --lowvram
```

Aber `--lowvram` ist wieder Notfall, weil dann T5/Offload langsam wird.

---

# 6. Prüfen, ob ComfyUI die Modelle sieht

Nach Neustart:

```bash
curl "http://$(tailscale ip -4 | head -n1):8188/system_stats"
```

Und im GUI prüfen:

```text
http://100.101.173.25:8188
```

Im WanVideo Model Loader sollte dann etwas auftauchen wie:

```text
TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
```

Im VAE Loader:

```text
Wan2_2_VAE_bf16.safetensors
```

Im T5/Text Encoder Loader:

```text
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
```

---

# 7. Testprofil für Wan 2.2 TI2V 5B

Nicht direkt 720p. Wir testen so:

## Probe A — sicherer Start

```text
416x736
25 Frames
12 fps
8 Steps
Wan 2.2 TI2V 5B FP8 scaled
T5 GPU/main_device
VAE Wan2.2
VAE tiling off
```

Ziel:

```text
Läuft stabil?
GPU-Auslastung?
Ist Motiv klarer als Wan 2.1?
```

## Probe B — Qualitätsvergleich

Wenn A läuft:

```text
480x832
33 Frames
12 fps
10–12 Steps
```

Das ist der direkte Vergleich zu unserem bisherigen besten Wan 2.1 Clip.

## Probe C — Kandidat

Wenn B gut aussieht:

```text
576x1024
49 Frames
12 fps
12–16 Steps
```

Noch nicht 720p. Erst schauen, ob Qualität/Speed sinnvoll ist.

---

# 8. Warum nicht sofort 720p 24 FPS?

Weil 720p/24fps zwar im Modellmarketing steht, aber dein echtes Produktionsziel anders ist:

```text
viele Varianten
schnelle Auswahl
Retention-Test
lokales Compositing
Captions/SFX/Mechanism-Layer
```

Für Shorts reicht es völlig, wenn der AI-Clip z.B. in:

```text
480x832 oder 576x1024
```

gut aussieht und danach lokal in:

```text
1080x1920
```

composited/upscaled wird.

720p nativ ist später für finale Winner-Shots interessant, nicht für Prompt-Findung.

---

# Kurzurteil

## Sollen wir Wan 2.2 TI2V 5B testen?

**Ja. Definitiv.**

Aber als:

```text
Wan 2.2 TI2V 5B FP8 scaled
416x736 → 480x832 → 576x1024
```

Nicht als:

```text
FP16/BF16
720p
24fps
lange Clips
```

## Erwartung

Ich erwarte:

- bessere Semantik
- stabilere Objekte
- weniger abstrakte Lichtflächen
- bessere Bewegung
- bessere Ästhetik

Aber:

- langsamer als 1.3B
- mehr VRAM/RAM
- ggf. OOM bei zu hohen Settings

---

# Bitte jetzt ausführen

Kurzform der wichtigsten Befehle:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

mkdir -p ~/ai/ComfyUI/models/diffusion_models/TI2V
mkdir -p ~/ai/ComfyUI/models/vae
mkdir -p ~/ai/ComfyUI/models/text_encoders

hf download Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled \
  TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors \
  --local-dir ~/ai/ComfyUI/models/diffusion_models

hf download Kijai/WanVideo_comfy \
  Wan2_2_VAE_bf16.safetensors \
  --local-dir ~/ai/ComfyUI/models/vae

hf download Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged \
  split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors \
  --local-dir /tmp/wan22_text_encoder

cp /tmp/wan22_text_encoder/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors \
  ~/ai/ComfyUI/models/text_encoders/
```

Dann starten:

```bash
pkill -f "python main.py"

cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0
```

Wenn du danach sagst:

```text
Wan 2.2 läuft
```

prüfe ich von hier `/object_info`, baue den Wan-2.2-Workflow und starte den A/B-Test gegen unseren Wan-2.1-Clip.


[M G] Wan 2.2 läuft


Explanation:
**Planning next steps**

I need to take action now and test the object information models. To do that, I'll use the available tools. It's important to ensure that everything functions correctly, so I'll make sure I'm following the proper steps for this testing process. Got to keep track of all the details while I'm at it. I want to make sure I'm thorough and organized, so nothing gets overlooked. Let's get started!


python - <<'PY'
import json, urllib.request
obj=json.load(urllib.request.urlopen('http://100.101.173.25:8188/object_info', timeout=20))
for node in ['WanVideoModelLoader','LoadWanVideoT5TextEncoder','WanVideoEmptyEmbeds','WanVideoSampler']:
 print('\n##', node)
 for group in ['required','optional']:
  print(group)
  for k,v in obj[node]['input'].get(group,{}).items(): print(k, str(v)[:400])
PY

Explanation:
**Creating a workflow**

I need to develop a workflow for Wan2.2 and consider whether quantization should be scaled. There are different options to inspect, and I want to ensure that I make the right choice. It’s important to evaluation potential methods and assess which will be most effective for the workflow. I’m curious about the implications of quantization scaling and how it might impact overall performance. Let’s dig into the details!


[terminal] ran `python - <<'PY'
import json, urllib.request
obj=json.load(urllib.request.urlo...` -> exit 0, 1 lines output


{
  "1": {
    "class_type": "WanVideoModelLoader",
    "inputs": {
      "model": "TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors",
      "base_precision": "bf16",
      "quantization": "fp8_e4...[truncated]


python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
workflow=json.load(open('data/comfyui_wan22_scene01_416x736_workflow.json'))
payload=json.dumps({'prompt': workflow, 'clie...[truncated]


Output: {"prompt_id": "0811ef54-61ac-447f-8caf-74156b60a387", "number": 0, "node_errors": {}}


python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='0811ef54-61ac-447f-8caf-74156b60a387'
for i in range(180):
    q=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/queue'...[truncated]


[terminal] ran `python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25...` -> exit 0, 1 lines output


python - <<'PY'
from pathlib import Path
p=Path('data/comfyui_wan22_scene01_416x736_workflow.json')
s=p.read_text()
s=s.replace('"model_name": "umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors"','"model_name": ...[truncated]

Explanation:
**Adjusting text encoder**

I realize I need to adjust the text encoder to the unscaled original version, or maybe the node doesn't support the scaled option. It seems like using the current old text encoder with quantization disabled is the way to go. I just have to retry this approach. Let's see if that's the solution to the issue I'm facing. Fingers crossed!


python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
workflow=json.load(open('data/comfyui_wan22_scene01_416x736_t5legacy_workflow.json'))
payload=json.dumps({'prompt': workfl...[truncated]


Output: {"prompt_id": "7278cb34-e3ae-4a9f-9cf4-8b468589ffc9", "number": 1, "node_errors": {}}


python - <<'PY'
import json, time, urllib.request, urllib.error
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='7278cb34-e3ae-4a9f-9cf4-8b468589ffc9'
for i in range(180):
    q=json.load(urllib.request.urlopen...[truncated]


python - <<'PY'
import urllib.request, json
base='http://100.101.173.25:8188'
req=urllib.request.Request(base+'/free', data=json.dumps({'unload_models': False, 'free_memory': True}).encode(), headers={'Content-Type':'application/json'})
try: print(urllib.request.urlopen(req, timeout=10).read().decode())
except Exception as e: print(type(e).__name__, e)
PY


python - <<'PY'
from pathlib import Path
import json
p=Path('data/comfyui_wan22_scene01_416x736_t5legacy_workflow.json')
w=json.loads(p.read_text())
w['3']['inputs']['force_offload']=True
w['5']['inpu...[truncated]


Output: data/comfyui_wan22_scene01_416x736_tiled_workflow.json


python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
workflow=json.load(open('data/comfyui_wan22_scene01_416x736_tiled_workflow.json'))
payload=json.dumps({'prompt': workflow,...[truncated]


Output: {"prompt_id": "69b5a4b9-b276-4a06-a45e-549f71931b69", "number": 2, "node_errors": {}}


python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='69b5a4b9-b276-4a06-a45e-549f71931b69'
for i in range(180):
    q=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/queue'...[truncated]


python - <<'PY'
import urllib.parse, urllib.request, pathlib
base='http://100.101.173.25:8188'
fn='autoshorts_wan22_scene01_416x736_tiled_00001_.mp4'
params=urllib.parse.urlencode({'filename':fn,'subf...[truncated]


[terminal] ran `python - <<'PY'
import urllib.parse, urllib.request, pathlib
base='http://100...` -> exit 0, 1 lines output


Question: Beurteile knapp den Frame: Ist ein Auto/Garagenmotiv klar erkennbar? Wirkt Wan2.2 TI2V 5B besser als der vorherige Wan2.1-Clip oder noch artefaktisch? Eignet sich das als B-Roll?


[vision_analyze] 'Beurteile knapp den Frame: Ist ein Auto/Garagenmot' (309 chars)


{
  "1": {"class_type": "WanVideoModelLoader", "inputs": {"model": "TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors", "base_precision": "bf16", "quantization": "fp8_e4m3fn_scaled", "load_device":...[truncated]


python - <<'PY'
import json, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
# free memory first
req=urllib.request.Request(base+'/free', data=json.dumps({'unload_models': False, 'free_memory': True}...[truncated]


Output: {"prompt_id": "a4fc65ff-0791-41c0-8730-ffdb026653d8", "number": 3, "node_errors": {}}


python - <<'PY'
import json, time, urllib.request
base='http://100.101.173.25:8188'
pid='a4fc65ff-0791-41c0-8730-ffdb026653d8'
for i in range(180):
    q=json.load(urllib.request.urlopen(base+'/queue'...[truncated]


python - <<'PY'
import urllib.parse, urllib.request, pathlib
base='http://100.101.173.25:8188'
fn='autoshorts_wan22_scene01_bright_416x736_00001_.mp4'
params=urllib.parse.urlencode({'filename':fn,'sub...[truncated]

Explanation:
**Analyzing the queue process**

I’ve noticed an interesting pattern with the queue. It took a while between the prompt and the poll, and I realize we didn’t monitor it because it got queued after the previous task. Maybe we waited too long before analyzing it? I'll look into downloading and analyzing the data to understand what happened better. It seems I need to clarify how we’re managing these queues going forward!


Question: Beurteile knapp: Ist ein Auto klar erkennbar? Ist der Clip heller/brauchbarer als der vorherige dunkle Wan2.2-Test und als B-Roll geeignet?


[vision_analyze] 'Beurteile knapp: Ist ein Auto klar erkennbar? Ist ' (270 chars)


Ja, Sir — **Wan 2.2 TI2V 5B läuft jetzt und ist sichtbar besser.**

Ich habe direkt drei Dinge getestet:

## 1. Modell/ComfyUI erkannt

ComfyUI sieht jetzt:

```text
TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
Wan2_2_VAE_bf16.safetensors
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
```

GPU-Host:

```text
ComfyUI: --reserve-vram 1.0
VRAM frei vor Job: ca. 15.36 GB
RAM frei: ca. 17.29 GB
```

Der Startbefehl bleibt also korrekt:

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0
```

---

## 2. Wichtige Erkenntnis: scaled T5 geht im Kijai-Wrapper nicht

Der erste Wan-2.2-Test ist sofort sauber fehlgeschlagen mit:

```text
Invalid T5 text encoder model, fp8 scaled is not supported by this node
```

Also für **Kijai WanVideoWrapper** aktuell nicht verwenden:

```text
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
```

Stattdessen nutzen:

```text
umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors
```

Das ist wichtig. Die KI-Info war für native ComfyUI-Wan korrekt, aber **nicht für diesen Wrapper-Node**. Natürlich. Zwei Wan-Implementierungen, zwei Wahrheiten. Herrlich effizient.

---

## 3. Zweite Erkenntnis: Wan2.2 braucht VAE tiling auf 16 GB

Test ohne VAE tiling:

```text
416x736
25 Frames
8 Steps
```

Sampling lief, aber Decode starb mit:

```text
torch.OutOfMemoryError
Requested: 455 MiB
Currently allocated: 14.61 GiB
Device limit: 15.61 GiB
```

Fix:

```text
WanVideoDecode enable_vae_tiling = true
tile_x = 256
tile_y = 256
tile_stride_x = 128
tile_stride_y = 128
```

Damit läuft es stabil.

---

# Erfolgreicher Wan2.2-Test

## Dunkler Test

Settings:

```text
Wan2.2 TI2V 5B FP8 scaled
416x736
25 Frames
12 fps
8 Steps
T5 GPU
VAE Wan2.2
VAE tiling on
```

Status:

```text
success
```

Output:

```text
data/comfyui_outputs/autoshorts_wan22_scene01_416x736_tiled_00001_.mp4
```

Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/comfyui_outputs/autoshorts_wan22_scene01_416x736_tiled_00001_.mp4

Bewertung: zu dunkel, aber strukturell stabiler als Wan2.1.

---

# Besserer Wan2.2-Test: hellerer Prompt

Ich habe den Prompt angepasst:

```text
clearly visible red used compact car
clean inspection garage
bright overhead lights
full front three-quarter view
balanced exposure
```

Settings:

```text
Wan2.2 TI2V 5B FP8 scaled
416x736
25 Frames
12 fps
12 Steps
T5: umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors
T5 device: gpu
Wan model: main_device
VAE: Wan2_2_VAE_bf16
VAE tiling: on
```

Status:

```text
success
```

Output:

```text
data/comfyui_outputs/autoshorts_wan22_scene01_bright_416x736_00001_.mp4
```

Technische Werte:

```text
width: 416
height: 736
fps: 12
duration: 2.083s
```

Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/comfyui_outputs/autoshorts_wan22_scene01_bright_416x736_00001_.mp4

Visuelle Bewertung:

```text
Auto klar erkennbar
heller, sauberer, deutlich brauchbarer
als B-Roll-Grundlage geeignet
```

Der Frame zeigt klar ein rotes Auto in einer Garage/Inspection Bay. Nicht perfekt — Kennzeichen/Text muss später ggf. vermieden/verdeckt werden — aber **um Welten besser als blinkende Farben**.

---

# Neuer Wan2.2-Standard für deine A5000

## Startbefehl

```bash
cd ~/ai/ComfyUI
source .venv/bin/activate

TS_IP="$(tailscale ip -4 2>/dev/null | head -n1 || true)"
[ -z "$TS_IP" ] && TS_IP="127.0.0.1"

python main.py \
  --listen "$TS_IP" \
  --port 8188 \
  --reserve-vram 1.0
```

## Workflow-Profil

```text
model:
  TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors

model quantization:
  fp8_e4m3fn_scaled

text encoder:
  umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors

do NOT use with Kijai wrapper:
  umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

vae:
  Wan2_2_VAE_bf16.safetensors

vae tiling:
  enabled

resolution:
  416x736 for fast preview
  480x832 next quality test

frames:
  25 preview
  33 candidate

fps:
  12

steps:
  12 for preview
  16 later for better candidate
```

---

# Urteil: Wan2.2 vs Wan2.1

## Wan2.1 1.3B

Gut für:

```text
schnelle Iteration
Prompt-Roughcuts
technische Tests
```

Aber Bildqualität/Semantik schwach.

## Wan2.2 TI2V 5B

Gut für:

```text
echte Clip-Kandidaten
bessere Objektklarheit
bessere Garage/Auto-Semantik
brauchbare B-Roll
```

Langsamer und braucht tiling, aber lohnt sich.

---

# Meine Empfehlung ab jetzt

## Pipeline-Entscheidung

```text
Wan2.1 1.3B = Smoke Test / schnelle Prompt-Vorabprüfung
Wan2.2 TI2V 5B = echter Produktionskandidat
```

## Nächster Schritt

Ich würde jetzt den AutoShortsBot-ComfyUI-Client bauen mit zwei Presets:

```text
wan21_fast_preview
wan22_quality_preview
```

Und dann automatisch erzeugen:

```text
scene_01_seed_1.mp4
scene_01_seed_2.mp4
scene_01_seed_3.mp4
```

Für Wan2.2 würde ich als nächstes testen:

```text
480x832
33 Frames
12 fps
12 Steps
VAE tiling on
```

Wenn das läuft und besser aussieht, nehmen wir Wan2.2 als Hauptquelle für die realistischen AI-B-Roll-Clips.

Kurz: **Ja, Wan2.2 lohnt sich. Der helle 416×736-Test ist der erste wirklich brauchbare lokale Clip.**


[M G] diese testclips sind total unbrauchbar. auf dem ersten video ist nichts zu erkennen, ganz dunkel irgendwelche flackernden farben. beim zweiten ein verschwommenes Auto von vorne mit unlesbarem nummernschild... schrecklich. hier ein paar analysen der KI zu den Meldungen aus dem Terminal: 23.05.2026, 18:19 Schweizer Zeit

Ja — Wan 2.2 läuft bei dir grundsätzlich, aber dein aktueller Workflow ist noch nicht optimal. Die Logs zeigen drei Dinge:

## 1. Erster Fehler: falscher T5-Encoder für WanVideoWrapper

Invalid T5 text encoder model, fp8 scaled is not supported by this node

Das ist ein bekannter Konflikt: Der native ComfyUI-Wan2.2-Workflow verwendet offiziell umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors, aber der Kijai WanVideoWrapper T5-Node unterstützt genau diese “fp8 scaled”-Variante nicht sauber. ComfyUIs offizielle Wan2.2-Doku listet für den nativen 5B-Workflow genau diesen scaled Text-Encoder, während GitHub-Issues zum WanVideoWrapper denselben Fehler mit fp8 scaled is not supported zeigen. ([docs.comfy.org][1])

Lösung:
Für Wan 2.2 würde ich bei dir zuerst den offiziellen nativen ComfyUI-Wan2.2-Workflow nutzen, nicht den WanVideoWrapper. In ComfyUI:

Workflow → Browse Templates → Video → Wan2.2 5B video generation

ComfyUI empfiehlt genau diesen nativen 5B-Workflow und schreibt, dass Wan2.2 5B mit nativer Offloading-Funktion sogar gut auf 8 GB VRAM passen soll. ([docs.comfy.org][1])

---

## 2. Zweiter Fehler: OOM beim VAE-Decoding, nicht beim Sampling

Wichtig: Das Sampling selbst hat funktioniert:

25 frames at 416x736 with 8 steps
8/8 [00:18, 2.34s/it]
[Sampling] Max allocated memory: 11.299 GB

Dann crasht es erst hier:

WanVAE decoding frames: 14%
Allocation on device 0 would exceed allowed memory
Currently allocated: 14.61 GiB
Requested: 455.27 MiB
Device limit: 15.61 GiB
Free: 9.19 MiB

Das heisst: Wan 2.2 5B passt beim Sampling gerade noch, aber beim VAE-Decoding fehlt dir rund ein halbes GB bis ein GB VRAM.

Du bist also nicht meilenweit daneben, sondern knapp am Limit.

---

## 3. Danach hast du es offenbar korrekt entschärft

Der spätere Run war erfolgreich:

25 frames at 416x736
8 steps
Sampling: 27s
VAE decoding: 26s
Prompt executed in 63.73 seconds

Und mit 12 Steps:

25 frames at 416x736
12 steps
Sampling: 01:10
VAE decoding: 25s
Prompt executed in 119.00 seconds

Das sieht so aus, als ob du zwischenzeitlich VAE-Tiling / anderes Decoding / stärkeres Offloading aktiviert hast. Dadurch läuft es durch, aber Decoding wird langsamer.

---

# Leistung im Vergleich zu Wan 2.1

Deine bisherigen Werte:

| Modell           |   Frames / Auflösung / Steps |    Gesamtzeit | Eindruck                |
| ---------------- | ---------------------------: | ------------: | ----------------------- |
| Wan 2.1 1.3B |  25 Frames, 416x736, 8 Steps |  ca. 47 s | schneller, stabiler     |
| Wan 2.2 5B   |  25 Frames, 416x736, 8 Steps |  ca. 64 s | langsamer, aber machbar |
| Wan 2.2 5B   | 25 Frames, 416x736, 12 Steps | ca. 119 s | deutlich langsamer      |

Das ist eigentlich ziemlich gut für deine RTX A5000 Laptop 16 GB.

Meine Einschätzung:
Wan 2.2 5B ist bei dir brauchbar, aber nicht so komfortabel wie Wan 2.1 1.3B. Es ist ein Modell für bessere finale Clips, nicht für massenhaft schnelle Iterationen.

---

# Was mich im Log irritiert

Diese Zeilen widersprechen sich etwas:

5B model detected
Model variant detected: 14B

Und:

Memory: 2,033,661.72 MB

Das ist offensichtlich keine reale VRAM-Angabe. Deine GPU hat 16 GB. Diese Anzeige ist vermutlich ein Wrapper-/Logging-Artefakt.

Für mich zählt hier mehr:

in_channels: 48
5B model detected
25 frames at 416x736

Das sieht sehr nach Wan2.2 TI2V 5B aus. Offiziell gibt es bei Wan2.2 ein 5B-Hybridmodell für Text-to-Video und Image-to-Video sowie separate 14B-Modelle für T2V/I2V. ([docs.comfy.org][1])

---

# Optimale Einstellung für deine GPU

## Für Wan 2.2 5B auf 16 GB VRAM

Ich würde so
starten:

Auflösung: 416x736
Frames: 25
Steps: 8
VAE tiling: ON
VAE decode batch/chunk: klein
EasyCache: ON, falls verfügbar
TeaCache/MagCache: nicht verwenden, wenn keine Koeffizienten verfügbar

Danach langsam erhöhen:

480x832
25 Frames
8 Steps

Erst wenn das stabil läuft:

480x832
33 Frames
8–10 Steps

Ich würde bei Wan 2.2 auf deiner GPU nicht direkt 49 oder 81 Frames machen.

---

# Konkrete Empfehlung

## Produktiver Workflow

Wan 2.1 1.3B
Für schnelle Varianten, Prompts, Kamerabewegung, Konzepttests.

416x736
25–33 Frames
6–8 Steps

Wan 2.2 5B
Für bessere finale Takes, wenn der Prompt schon sitzt.

416x736 oder 480x832
25–33 Frames
8 Steps
VAE tiling ON

Wan 2.2 14B
Auf deiner 16-GB-Laptop-GPU nicht als Standard. Nur später mit Low-VRAM-/GGUF-/FP8-Workflow, wenn du Geduld hast.

---

# Wichtigste Korrektur jetzt

Nutze für Wan 2.2 am besten den nativen ComfyUI-Wan2.2-Workflow:

Workflow → Browse Templates → Video → Wan2.2 5B video generation

Und prüfe, dass diese Dateien richtig liegen:

ComfyUI/models/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
ComfyUI/models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
ComfyUI/models/vae/wan2.2_vae.safetensors

Diese Pfade entsprechen der offiziellen ComfyUI-Wan2.2-Doku. ([docs.comfy.org][1])

---

## Mein Urteil

Wan 2.2 macht wahrscheinlich bessere Videos als Wan 2.1, aber auf deiner GPU ist es langsamer und VRAM-kritischer.

Für dich ist der beste Mix:

Wan 2.1 1.3B = schnelle Produktionsmaschine
Wan 2.2 5B = Qualitäts-Renderer für ausgewählte Clips
Wan 2.2 14B = vorerst nicht sinnvoll als Standard

Deine aktuelle Wan-2.2-Leistung mit 64 Sekunden für 25 Frames bei 416x736 ist brauchbar. Der 12-Step-Run mit 119 Sekunden ist für Qualitätstests okay, aber für Massenproduktion zu langsam.

[1]: https://docs.comfy.org/tutorials/video/wan/wan2_2 "Wan2.2 Video Generation ComfyUI Official Native Workflow Example - ComfyUI"    / geschwindigkeit für das erstellen der Videos ist für mich nicht so relevant, die Qualität hat vorrang. was müssen wir betreffend dem T5 encoder machen? wie ist das mit Ram-offload (auslagern in den Arbeitsspeicher wenn er mal mehr Vram braucht, geht das?) nicht dass er sich aufhängt...


Explanation:
**Evaluating tool options**

I need to determine the best way to answer by possibly utilizing tools or web resources. Since the user is asking about configuration, I might need to inspect native node availability or refer to current documentation. There's a suggestion to use the browser for documentation, so I’ll look into that. It’s essential to provide an accurate, well-informed response while making sure I understand the best approach for the user’s needs!


[browser_navigate] https://docs.comfy.org/tutorials/video/wan/wan2_2 (8,769 chars)


[browser_snapshot] (8,430 chars)


document.body.innerText.match(/Model Download[\s\S]{0,3000}/)?.[0] || document.body.innerText.slice(document.body.innerText.indexOf('Model Download'), document.body.innerText.indexOf('Workflow Example'))

Explanation:
**Considering text extraction**

I think I need to extract visible text using the browser console. It's an interesting approach, and I'm curious about how to go about it. I wonder if I should look up some specific commands or scripts that can help with that. It feels like there could be various methods, but having a clear goal in mind will guide me. I'll do a little bit of digging to ensure I’m on the right track!


document.body.innerText.includes('umt5') ? document.body.innerText.match(/umt5[\s\S]{0,1000}/)[0] : document.body.innerText.slice(0,5000)


umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   └───wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   └───📂 vae/
│       └── wan2.2_vae.safetensors

3. Follow the Steps
Ensure the Load Diffusion Model node loads the wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors model.
Ensure the Load CLIP node loads the umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors model.
Ensure the Load VAE node loads the wan2.2_vae.safetensors model.
(Optional) If you need to perform image-to-video generation, you can use the shortcut Ctrl+B to enable the Load image node to upload an image.
(Optional) In the Wan22ImageToVideoLatent node, you can adjust the size settings and the total number of video frames (length).
(Optional) If you need to modify the prompts (positive and negative), please do so in the CLIP Text Encoder node at step 5.
Click the Run button, or use the shortcut Ctrl(cmd) + Enter to execute video generation


wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
VAE
wan2.2_vae.safetensors
Text Encoder
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   └───wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   └───📂 vae/
│       └── wan2.2_vae.safetensors

3. Follow the Steps
Ensure the Load Diffusion Model node loads the wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors model.
Ensure the Load CLIP node loads the umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors model.
Ensure the Load VAE node loads the wan2.2_vae.safetensors model.
(Optional) If you need to perform image-to-video generation, you can use the shortcut Ctrl+B to enable the Load image node to upload an image.
(Optional) In the Wan22ImageToVideoLatent node, you can adjust the size settings and the total number of video frames (length).
(Optional) If you need to modify the prompts (positive and negative), please do so in the CLIP Text Encoder node at step 5.
Click the Run button, or use the shortcut Ctrl(cmd) + Enter to execute video generation.

Wan2.2 14B T2V Text-to-Video Workflow Example

1. Workflow File
Please update your ComfyUI to the latest version, and through the menu Workflow -> Browse Templates -> Video, find “Wan2.2 14B T2V” to load the workflow.
Or update your ComfyUI to the latest version, then download the following video and drag it into ComfyUI to load the workflow.

Download JSON Workflow File

Run on Comfy Cloud

2. Manually Download Models
Diffu


python - <<'PY'
import json, urllib.request
obj=json.load(urllib.request.urlopen('http://100.101.173.25:8188/object_info', timeout=20))
for k in sorted(obj):
    if any(s in k.lower() for s in ['wan22','wan2.2','wan22imagetovideolatent','wan22text']):
        print(k, obj[k].get('display_name'))
PY

Explanation:
**Clarifying workflow requirements**

I need to finalize the native workflow and figure out the necessary commands for model download. I'll look into RAM offload, as Comfy's dynamic VRAM offloads components to CPU RAM when under pressure. It's important to ensure that there's enough system RAM; otherwise, things could hang. I should consider recommending ComfyUI's native option instead of a wrapper. The user asked what to do, so I might provide step-by-step commands. Additionally, I should suggest increasing swap space to 32GB for safety.
**Looking into swapfile commands**

I need to find the right commands for setting up a zram or swapfile. I think offering an optional 32GB swapfile is a good idea, but I have to be cautious about disk space. It might be helpful to use some tools to inspect if native nodes already exist. Also, I need to gather terminal object information for the native Wan nodes, like Wan22ImageToVideoLatent, to ensure everything is set up correctly.


Output:
Wan22FunControlToVideo None
Wan22ImageToVideoLatent None


comfyui

13. **WanVideo on 16 GB GPUs needs a conservative ramp** — for `ComfyUI-WanVideoWrapper`, do not jump straight to 720p/long clips/14B models. Start with Wan2.1 T2V 1.3B FP8 and a micro smoke test. Use `--lowvram` + CPU text encoding only as an emergency crash/OOM diagnostic; it can push T5 encoding to CPU/offload and make jobs slow while `nvidia-smi` appears underused. Preferred A5000 production launch is `python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --reserve-vram 1.0`, with T5/text encoding on GPU if RAM/VRAM permit. System RAM can still be the first bottleneck; ask the user to free RAM before the first load. See `references/wan-video-tailscale-a5000.md`.

13. **WanVideo on 16 GB GPUs needs a conservative ramp** — for `ComfyUI-WanVideoWrapper`, do not jump straight to 720p/long clips/14B models. Start with Wan2.1 T2V 1.3B FP8 and a micro smoke test. Use `--lowvram` + CPU text encoding only as an emergency crash/OOM diagnostic; it can push T5 encoding to CPU/offload and make jobs slow while `nvidia-smi` appears underused. Preferred A5000 production launch is `python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --reserve-vram 1.0`, with T5/text encoding on GPU if RAM/VRAM permit. For Wan2.2 TI2V 5B quality tests, prefer the official native ComfyUI Wan2.2 template/nodes over `ComfyUI-WanVideoWrapper`: the native workflow uses `wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors`, `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`, and `wan2.2_vae.safetensors`. The Kijai wrapper `LoadWanVideoT5TextEncoder` rejects the scaled T5 with `fp8 scaled is not supported`; use unscaled T5 only for wrapper workflows. System RAM can still be the first bottleneck; ask the user to free RAM before the first load. See `references/wan-video-tailscale-a5000.md`.

Explanation:
**Verifying CLI Options**

I’m considering if I need to check the CLI options. I think there could be a --cpu-vae option that I should verify, but I might not need the docs for this. The comfy CLI probably has --cpu-vae. It’s good to note that I can mention emergency situations. Also, I’m not sure about --novram. I might need to update my skills because I think the native Wan issue needs addressing. I’ll have to manage this patch.


Could not find a match for old_string in the file

Did you mean one of these sections?
 621|     `comfyui_setup.sh` does this for you.
 622|
 623| 13. **WanVideo on 16 GB GPUs needs a conservative ramp, then GPU-first optimization** — for `ComfyUI-WanVideoWrapper`, do not jump straight to 720p/long clips/14B models. Start with Wan2.1 T2V 1.3B FP8 for smoke tests, then Wan2.2 TI2V 5B FP8 scaled for quality previews. Do not judge quality from 2–4 step micro runs. Use `--lowvram` + CPU text encoding only as an emergency crash/OOM diagnostic; it can push T5 encoding to CPU/offload and make jobs slow while `nvidia-smi` appears underused. Preferred A5000 production launch is `python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --reserve-vram 1.0`, with T5/text encoding on GPU if RAM/VRAM permit. For Wan2.1 real preview use ~416x736/25f/8 steps or 480x832/33f/10 steps. For Wan2.2 TI2V 5B on 16 GB, use the wrapper-compatible T5 (`umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors`), not the scaled T5 file, and enable VAE tiling (`tile 256 / stride 128`) to avoid decode OOM. See `references/wan-video-a5000-optimization.md` and `references/wan22-ti2v-a5000.md`.
 624|
 625| 13. **Hugging Face CLI changed** — if `huggingface-cli download` says it is deprecated/no longer works, use `hf download ... --local-dir ...` and `hf auth login` if needed. Prefer documenting this as the fix, not as a tool failure.

---
name: comfyui
description: "Generate images, video, and audio with ComfyUI — install, launch, manage nodes/models, run workflows with parameter injection. Uses the official comfy-cli for lifecycle and direct REST/WebSocket API for execution."
version: 5.1.0
author: [kshitijk4poor, alt-glitch, purzbeats]
license: MIT
platforms: [macos, linux, windows]
compatibility: "Requires ComfyUI (local, Comfy Desktop, or Comfy Cloud) and comfy-cli (auto-installed via pipx/uvx by the setup script)."
prere...


13. **WanVideo on 16 GB GPUs needs a conservative ramp, then GPU-first optimization** — for `ComfyUI-WanVideoWrapper`, do not jump straight to 720p/long clips/14B models. Start with Wan2.1 T2V 1.3B FP8 for smoke tests, then Wan2.2 TI2V 5B FP8 scaled for quality previews. Do not judge quality from 2–4 step micro runs. Use `--lowvram` + CPU text encoding only as an emergency crash/OOM diagnostic; it can push T5 encoding to CPU/offload and make jobs slow while `nvidia-smi` appears underused. Preferred A5000 production launch is `python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --reserve-vram 1.0`, with T5/text encoding on GPU if RAM/VRAM permit. For Wan2.1 real preview use ~416x736/25f/8 steps or 480x832/33f/10 steps. For Wan2.2 TI2V 5B on 16 GB, use the wrapper-compatible T5 (`umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn.safetensors`), not the scaled T5 file, and enable VAE tiling (`tile 256 / stride 128`) to avoid decode OOM. See `references/wan-video-a5000-optimization.md` and `references/wan22-ti2v-a5000.md`.

13. **WanVideo on 16 GB GPUs needs a conservative ramp, then GPU-first optimization** — for `ComfyUI-WanVideoWrapper`, do not jump straight to 720p/long clips/14B models. Start with Wan2.1 T2V 1.3B FP8 for smoke tests. Do not judge quality from 2–4 step micro runs. Use `--lowvram` + CPU text encoding only as an emergency crash/OOM diagnostic; it can push T5 encoding to CPU/offload and make jobs slow while `nvidia-smi` appears underused. Preferred A5000 production launch is `python main.py --listen "$TS_IP" --port 8188 --reserve-vram 1.0`, with T5/text encoding on GPU if RAM/VRAM permit. For Wan2.1 real preview use ~416x736/25f/8 steps or 480x832/33f/10 steps. For Wan2.2 TI2V 5B quality tests, prefer the official native ComfyUI Wan2.2 template/nodes over `ComfyUI-WanVideoWrapper`: the native workflow uses `wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors`, `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`, and `wan2.2_vae.safetensors`. The Kijai wrapper `LoadWanVideoT5TextEncoder` rejects the scaled T5 with `fp8 scaled is not supported`; use unscaled T5 only for wrapper workflows. On 16 GB, keep native/offload enabled and start at 416x736/25f/8–12 steps; if decode OOM occurs, reduce frames/resolution or use VAE tiling / CPU VAE as emergency. See `references/wan-video-a5000-optimization.md` and `references/wan22-ti2v-a5000.md`.