ComfyUI Wan 2.1 Workflow Beschreibung
1. Was ist Wan 2.1?
Der ComfyUI Wan 2.1 Workflow ist eine hochmoderne Videogenerierungspipeline, die die neuesten Wan 2.1-Modelle nutzt, um hochwertige Videos aus Textvorgaben oder/und Basisbildern zu erstellen. Wan 2.1 unterstützt Text-to-Video (T2V) und Image-to-Video (I2V) Generation und produziert 5-Sekunden-Videos mit natürlicher Bewegung und professioneller Qualität. Wan 2.1 setzt einen neuen Maßstab für KI-Videoerstellung und übertrifft Open-Source- und kommerzielle Alternativen. Das Wan 2.1 14B-Modell treibt die Grenzen weiter und liefert außergewöhnliche Ergebnisse bis zu 720P.
2. Vorteile und Fähigkeiten von Wan 2.1
- Hochwertige Ausgabe: Generiert 480P bis 720P Videos mit realistischer Bewegung und hochauflösenden Texturen.
- Hardware-Zugänglichkeit: Das leichte Wan 2.1 1.3B-Modell benötigt nur 8,19 GB VRAM und ist mit den meisten modernen GPUs kompatibel (die hier von RunComfy bereitgestellt werden!).
- Vielseitige Generierung: Wan 2.1 unterstützt sowohl Text-to-Video (T2V) als auch Image-to-Video (I2V) Workflows.
- Mehrsprachige Unterstützung: Wan 2.1 ist das erste Videomodell, das sowohl chinesischen als auch englischen Text innerhalb von Videos generieren kann.
- VAE-Effizienz: Das Wan-VAE-Backend handhabt 1080P-Videos effizient und bewahrt die zeitliche Konsistenz.
- Schnelle Verarbeitung: Das Wan 2.1 1.3B-Modell liefert schnelle Ergebnisse bei gleichbleibender Qualität.
3. Wie man Wan 2.1 verwendet
3.1 Wan 2.1 Generierungsmethoden
Primäre Wan 2.1 Generierungsmethode (standardmäßig deaktiviert): Text-to-Video
- Eingaben: Textvorgabe
- Am besten für: Erstellen von Videos von Grund auf mit textuellen Beschreibungen
- Merkmale:
- Verwendet das Wan 2.1 1.3B-Modell für schnellere Generierung
- Erstellt 33-Frame (5-Sekunden) Videos in 480P-Auflösung
- Optimiert für flüssige Bewegung in kurzen Clips
Erweiterte Wan 2.1 Methode (standardmäßig aktiviert): Image-to-Video mit Textvorgabe
- Eingaben: Basisbild + Textvorgabe
- Am besten für: Animieren von Standbildern, während die Bewegung mit einer Vorgabe gesteuert wird
- Merkmale:
- Bewahrt visuelle Elemente des Eingabebildes
- Ermöglicht Textsteuerung über Bewegungsrichtung
- Verwendet das Wan 2.1 14B-Modell für höhere Treue
- Erstellt 33-Frame-Videos in 512x512-Auflösung
Beispiel-Workflow:
- In CLIPTextEncode (Positive Prompt / Negative Prompt): Geben Sie Ihre Szenenbeschreibung ein (z.B. "ein Fuchs, der sich schnell in einer schönen Winterlandschaft mit Bäumen und Bergen bei Tag bewegt, verfolgte Kamera").
- In Load Image: Laden Sie Ihr Basisbild hoch.
- Für weitere Verfeinerung (optional):
- In KSampler: Passen Sie
steps an (Standard: 30) für ein Gleichgewicht zwischen Qualität und Geschwindigkeit.
- In ModelSamplingSD3: Ändern Sie den
scale-Wert (Standard: 8) für Vorgabentreue.
- Klicken Sie auf Queue Prompt, um die Generierung zu starten.
- In SaveAnimatedWEBP finden Sie Ihre Ausgabevorschau (auch gespeichert in ComfyUI > Output-Ordner).
3.2 Parameterreferenz für Wan 2.1
- KSampler:
steps: 20-30 (höhere Werte verbessern die Qualität, erhöhen aber die Zeit)cfg: 6.0 (steuert die Stärke der Vorgabentreue)scheduler: "simple" (bestimmt den Rauschplanungsansatz)sampler_name: "uni_pc" (empfohlener Sampler für Wan 2.1)
- WanImageToVideo:
width/height: 512 (Ausgabeauflösung)length: 33 (Frames pro Video)batch_size: 1 (Anzahl der Videos pro Lauf)
- ModelSamplingSD3:
scale: 8 (steuert die Anleitungstreue)
- EmptyHunyuanLatentVideo:
width/height: 832/480 (T2V-Ausgabeauflösung)length: 33 (Frames pro Video)batch_size: 1 (Anzahl der Videos pro Lauf)
3.3 Erweiterte Optimierung mit Wan 2.1
- Speicheroptimierung:
- Verwenden Sie das Wan 2.1 1.3B-Modell für schnellere Generierung mit geringeren VRAM-Anforderungen.
- Reduzieren Sie die Auflösung (z.B. 512x320) für schnellere Verarbeitung.
- Verringern Sie die Frame-Anzahl für kürzere und schnellere Renderings.
- Qualitätsoptimierung:
- Verwenden Sie das Wan 2.1 14B-Modell für hochwertigere Ausgaben.
- Erhöhen Sie die KSampler-Schritte auf 30-40 für verfeinerte Ergebnisse.
- Nutzen Sie Image-to-Video mit einem hochwertigen Basisbild für beste Treue.
Für zusätzliche Details zu Wan 2.1 besuchen Sie das Wan-Video GitHub-Repository.
Credits
Das Wan 2.1 Modell wurde vom Wan Team entwickelt, und die ComfyUI-Integration wurde von den ursprünglichen Entwicklern erstellt. Alle Anerkennung gebührt diesen Innovatoren für die Weiterentwicklung der KI-gestützten Videogenerierung.
