Bernini满血版实测：Mllm开源、多图视频编辑与显存成本

作者：@T8star-Aix

Bernini满血版实测：Mllm开源、多图视频编辑与显存成本

一句话导读：这期不是简单介绍 Bernini 开源，而是实测 RunningHub 社区量化后的满血版工作流，结论是图像/视频编辑能力很强，但显存占用和推理时间仍是最大门槛。

核心内容：
1. 作者先说明 Bernini 此前已经开源 1.3B 模型，随后又开放了完整版，包括 Mllm、模型权重和推理代码；但原始模型体量很大，完整一套要一百多 GB，普通用户很难直接跑起来。
2. RunningHub 社区小伙伴把它做了量化和本地部署适配，理论上 48G 显存甚至更低显存也能尝试，但需要降低分辨率，且不能期待太长视频或多参考图场景下的速度。
3. 本次实测的第一个重点是 Mllm。它可以在内部自动生成提示词，减少复杂提示词手写成本；代价是显存占用明显变大、速度很慢。示例里 896x480 的图像编辑接近 9 分钟，1280x1180 大约 18 分钟。
4. 文生图效果作者评价相对一般，和之前测试的蒸馏版本接近，因此不太推荐把它作为主要文生图方案。相比之下，图像编辑更值得关注，能在移除自行车等复杂元素时保持篮子、背景和主体关系自然。
5. 多图参考生视频是比较惊艳的部分。作者用五图参考测试，模型能较好保持衣服、文字、背景、裤子、耳机、雕塑等细节；但 49 帧约 3 秒的视频跑了 2532 秒，5 秒任务可能超过一小时。
6. 文生视频整体表现一般，作者认为颜色和饱和度偏高，速度也很慢，因此不推荐作为优先玩法。
7. 视频编辑和参考图加视频编辑效果更有价值，例如给狗狗加雪人、视频换装等场景融合自然，对电商内容有潜力；但 49 帧可跑到 3300 秒，参考图+视频还更慢，作者最后只能把帧数降到 33 帧或降低到 512 级分辨率。
8. 作者特别提醒 RunningHub 618 活动不支持 API 调用，只能在网站上试用，但支持所有模型；如果只是测试满血版能力，可以先把分辨率和帧数压低，不要一上来跑高规格多参考视频。
9. 总体结论是 Bernini 满血版确实强，尤其图像编辑、多图参考和视频编辑听话程度不错；但现阶段更适合测试、研究和高配置用户尝鲜，普通本地部署仍会被模型体量、显存和等待时间限制。

适合人群：关注 Bernini、ComfyUI-RH-Bernini-Full、RunningHub 社区节点、多图参考生视频、图像编辑、视频编辑、电商换装，或想评估满血开源模型本地部署成本的用户。

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