Wan 2.1 Fun | ControlNet Videoerstellung
Aktualisiert am 16.06.2025: ComfyUI-Version auf v0.3.39 aktualisiert für verbesserte Stabilität und Kompatibilität. Wan 2.1 Fun ist ein flexibler ControlNet-ähnlicher KI-Videoerstellungs-Workflow, der auf der Wan 2.1 Modellfamilie basiert. Er ermöglicht die kontrollierte Videoerstellung, indem Depth-, Canny- oder OpenPose-Pässe aus einem Eingabevideo extrahiert und auf Wan 2.1 Fun Control-Modelle angewendet werden. Mit 1.3B und 14B Parameter-Varianten bietet Wan 2.1 Fun skalierbare, hochwertige Ausgaben sowohl für kreative Erkundungen als auch für präzisionsgesteuerte Animationen.ComfyUI Wan 2.1 Fun Arbeitsablauf

- Voll funktionsfähige Workflows
- Keine fehlenden Nodes oder Modelle
- Keine manuelle Einrichtung erforderlich
- Beeindruckende Visualisierungen
ComfyUI Wan 2.1 Fun Beispiele
ComfyUI Wan 2.1 Fun Beschreibung
Wan 2.1 Fun | ControlNet Videoerstellung
Wan 2.1 Fun führt eine intuitive und leistungsfähige Methode zur gesteuerten KI-Inhaltserstellung mit Wan 2.1 Fun Modellen ein. Aufgebaut mit einem von ControlNet inspirierten Rahmen, sorgt Wan 2.1 Fun für Kompatibilität mit Standard-ControlNet-Vorverarbeitungsmodulen. Durch das Extrahieren von Depth-, Canny- oder OpenPose-Pässen aus Eingabematerial ermöglicht dieser ControlNet-basierte ComfyUI-Workflow Benutzern, die Struktur, Bewegung und den Stil des Ausgabematerials präzise zu beeinflussen, anstatt sich ausschließlich auf Textvorgaben zu verlassen.
Wan 2.1 Fun bringt strukturierte visuelle Daten in den Prozess ein – bewahrt Bewegungsgenauigkeit, verbessert die Stilisierung und ermöglicht gezieltere Transformationen. Egal, ob Sie dynamische Animationen, posengesteuerte Darbietungen oder mit abstrakter Bewegungskunst experimentieren, Wan 2.1 Fun gibt Ihnen die künstlerische Kontrolle direkt in die Hand und nutzt die Ausdruckskraft der Wan 2.1 Fun Modelle und ControlNet-Prinzipien.
Warum Wan 2.1 Fun verwenden?
Der Wan 2.1 Fun Workflow bietet eine flexible Möglichkeit, KI-Bewegung und Struktur mit ControlNet-ähnlicher visueller Konditionierung zu leiten:
- Verwenden Sie Depth, Canny oder OpenPose für strukturierte Steuerung
- Auf einem von ControlNet inspirierten System aufgebaut, das geführte Transformationen ermöglicht
- Kompatibel mit mehreren ControlNet-Vorverarbeitern, einschließlich Drittanbieter-Erweiterungen
- Erreichen Sie klarere räumliche Konsistenz, Form und dynamischen Fluss mit ControlNet-Prinzipien
- Keine Notwendigkeit für komplexe Eingabeaufforderungen oder Schulungen
- Leicht und reaktionsschnell mit hoher visueller Treue
- Hervorragend für Aktionsdesign, stilisierte Choreografie oder leistungsgetriebene Bewegungssynthese
Wie man den Wan 2.1 Fun ControlNet Workflow verwendet
Wan 2.1 Fun Überblick
Load WanFun Model
(purple): ModellladerEnter Prompts
(green): Positive und Negative PromptsUpload Your Video and Resize
(cyan blue): Benutzereingaben – Referenzmaterial und GrößenänderungChoose Control Video Preprocessor
(orange): ControlNet-Knoten für Depth, Canny oder OpenPoseWan Fun Sampler + Save Video
(pink): Abtastung & Ausgabe
Schnellstart-Schritte:
- Wählen Sie Ihr Wan 2.1 Fun Modell (
Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B)
) - Geben Sie Ihre positiven und negativen Prompts ein
- Laden Sie Referenzmaterial hoch
- Führen Sie den Workflow über
Queue Prompt
aus - Holen Sie sich die Ergebnisse vom letzten Knoten oder dem
Outputs
-Ordner
1 - Load WanFun Model
Wählen Sie die geeignete Wan2.1-Fun-Control
Variante für ControlNet-ähnliche Konditionierung:
- Verwenden Sie
model_cpu_offload
für reibungslosere Abläufe mit 1.3B - Verwenden Sie
sequential_cpu_offload
für eine geringere GPU-Belastung bei 14B
2 - Enter Prompts
- Positive Prompt:
- Beschreibt Bewegungsstil, Atmosphäre oder visuelle Textur
- Lebendige und beschreibende Prompts verbessern die kreative Kontrolle
- Negative Prompt:
- Um die Stabilität der Ausgabe zu verbessern, probieren Sie Wörter wie
"Blurring, mutation, deformation, distortion, dark and solid, comics."
- Für dynamischere Bewegungen, fügen Sie Begriffe wie
"quiet, solid"
hinzu
- Um die Stabilität der Ausgabe zu verbessern, probieren Sie Wörter wie
3 - Upload Your Video and Resize
Laden Sie Ihr Quellmaterial hoch. Für optimale Ergebnisse mit Wan 2.1 Fun passen Sie die Größe entsprechend an, um die gewünschten Bildabmessungen zu erreichen.
4 - Choose Control Video Preprocessor
Dieser Abschnitt aktiviert das ControlNet-basierte Vorverarbeitungssystem für Wan 2.1 Fun:
Depth
: Erfasst das räumliche Layout als TiefenkarteCanny
: Extrahiert starke Kantenkonturen und StrukturenOpenPose
: Identifiziert Gelenke, Gliedmaßen und Haltung für bewegungsgesteuerte Arbeiten
Diese Anleitungen konditionieren den Wan 2.1 Fun Workflow, um visuellen Hinweisen zu folgen, anstatt sich ausschließlich auf Prompts zu verlassen.
Alle Module stimmen mit ControlNet-Vorverarbeitungsstandards überein, sodass Sie die Funktionalität über benutzerdefinierte Knoten erweitern können.
5 - Wan Fun Sampler + Save Output
Der Wan 2.1 Fun Sampler ist auf Klarheit und kreative Konsistenz abgestimmt.
Passen Sie die Konfiguration bei Bedarf an. Ausgaben werden automatisch im angegebenen Ordner gespeichert.
Anerkennung
Der Wan 2.1 Fun Workflow wurde von und entwickelt, deren Beiträge zur KI-gestützten Bewegungssteuerung und Stilisierung die erweiterte ControlNet-Integration ermöglichten. Dieses Projekt nutzt die ausdrucksstarke Tiefe der Wan 2.1 Fun Modelle zusammen mit Depth-, Canny- und OpenPose-Eingaben, um kompositorische und dynamische Präzision in der KI-unterstützten visuellen Produktion zu ermöglichen.
Wir danken ihnen, dass sie diese Werkzeuge der kreativen Gemeinschaft zur Verfügung gestellt haben.
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