Wan 2.1 Video Restyle | Konsistente Video-Stiltransformation
Aktualisiert am 16.06.2025: ComfyUI-Version auf v0.3.39 aktualisiert für verbesserte Stabilität und Kompatibilität, mit SageAttn für 30% schnellere Generierung installiert. Wan 2.1 Video Restyle ist ein leistungsstarker Video-zu-Video-Workflow, der für Wan 2.1-Modelle entwickelt wurde. Er ermöglicht es Benutzern, das Aussehen eines stilisierten ersten Frames auf eine gesamte Videosequenz anzuwenden und dabei hochwertige Transformationen ohne komplexe manuelle Anpassungen zu erreichen. Ideal für Animationen, Filmszenen und kreative Projekte gewährleistet dieser Workflow nahtlose und kohärente Stilisierung über alle Frames hinweg.ComfyUI Wan 2.1 Video Restyle Arbeitsablauf

- Voll funktionsfähige Workflows
- Keine fehlenden Nodes oder Modelle
- Keine manuelle Einrichtung erforderlich
- Beeindruckende Visualisierungen
ComfyUI Wan 2.1 Video Restyle Beispiele
ComfyUI Wan 2.1 Video Restyle Beschreibung
Wan 2.1 Video Restyle: Restylter erster Frame für konsistente Stilisierung
Wan 2.1 Restylter erster Frame ermöglicht nahtlose Video-zu-Video-Stilisierung, indem die Ästhetik eines stilisierten ersten Frames auf ein gesamtes Video angewendet wird. Anstatt sich ausschließlich auf Text-Prompts oder Frame-für-Frame-Bearbeitung zu verlassen, stellt dieser wan 2.1 video restyle Workflow sicher, dass das Aussehen und Gefühl des ersten Frames konsistent über die gesamte Sequenz beibehalten werden.
Speziell für Wan 2.1-Modelle entwickelt, bietet diese Methode eine effiziente und kreative Lösung für die Stilisierung von Animationen, filmischen Clips oder künstlerischen Transformationen bei gleichzeitiger Wahrung der visuellen Kohärenz.
Wie benutzt man den Wan 2.1 Video Restyle Workflow?
Farbcodierter Workflow-Überblick
- Grün: Benutzereingaben – Stilisierter erster Frame, Video, Positiver Prompt
- Lila: Verwendete Modelle und LoRA
Schritte:
- Lade dein Originalvideo und seinen restylten ersten Frame hoch.
- Gib einen positiven Prompt ein, um die Stilisierungseffekte zu leiten.
- Optional Einstellungen wie Dauer oder Auflösung anpassen.
- Das endgültige Ergebnis wird automatisch in deinem ComfyUI
Outputs
Ordner gespeichert.
1 - Eingaben: Video & Stilisierter erster Frame
Um mit deinem wan 2.1 video restyle zu beginnen, benötigst du zwei primäre Eingaben:
- Video hochladen: Dies ist dein Quellinhalt. Für optimale Ergebnisse verwende Videos unter 1K Auflösung.
- Restylter erster Frame: Erfasse den ersten Frame und stylisiere ihn mit Tools wie Stable Diffusion oder ComfyUI. Dies wird zum Referenzbild für die vollständige Videostilisierung.
Stelle sicher, dass du dein Video mit einer Auflösung anpasst, die mit Wan 2.1 kompatibel ist.
2 - Eingabe: Positiver Prompt
Der positive Prompt treibt die Bewegung, Detailgenauigkeit und Tiefe deines Video Restyle an. Verwende beschreibende und künstlerische Sprache, um dein Endergebnis zu verbessern.
Erforderliche Modelldownloads
Erlaube 3–5 Minuten für automatische Downloads. Diese werden vorübergehend auf deinem Gerät gespeichert.
Vorschau der Ausgabe
Nach Abschluss des Renderns werden das stilisierte Video und sein Vergleich nebeneinander im output
Ordner in ComfyUI gespeichert.
Warum den Wan 2.1 Video Restyle verwenden?
Der Wan 2.1 Restylter erster Frame Workflow bietet:
- Konsistenter visueller Stil im gesamten Video
- Keine Notwendigkeit für mühsame Frame-für-Frame-Bearbeitung
- Volle kreative Kontrolle mit minimalem Setup
- Schnelles Rendering und effiziente Leistung
- Ideal für KI-Animationen, filmeffekte und stilisierte Erzählungen
Ob du narrative Filme, stilisierte Kurzfilme oder experimentelle Kunst erstellst, dieser wan 2.1 video restyle Ansatz hilft dir, Kohärenz vom ersten Frame bis zum letzten Schnitt zu bewahren.
Anerkennung
Der Wan 2.1 Restylter erster Frame Workflow wurde von hakoniwa entwickelt, der zur Weiterentwicklung von Video-zu-Video-Stilisierungstechniken mit dem Wan 2.1-Modell beigetragen hat. Diese Implementierung baut auf der Kraft von KI-generierten Referenzen auf, um visuelle Kohärenz über alle Frames hinweg zu erhalten. Wir danken hakoniwa für die Ermöglichung zugänglicher und hochwertiger Videotransformationen innerhalb der ComfyUI-Community.
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