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ComfyUI>Workflows>Wan 2.1 Fun | Génération Vidéo ControlNet

Wan 2.1 Fun | Génération Vidéo ControlNet

Workflow Name: RunComfy/VideoX Fun - Wan 2.1
Workflow ID: 0000...1210
Mis à jour le 16/06/2025 : Version de ComfyUI mise à jour à v0.3.39 pour une meilleure stabilité et compatibilité. Wan 2.1 Fun est un flux de travail de génération vidéo AI flexible de style ControlNet construit autour de la famille de modèles Wan 2.1. Il permet la création vidéo contrôlée en extrayant des passes Profondeur, Canny, ou OpenPose d'une vidéo d'entrée et en les appliquant aux modèles de contrôle Wan 2.1 Fun. Avec des variantes de paramètres 1.3B et 14B, Wan 2.1 Fun offre des sorties évolutives et de haute qualité pour l'exploration créative et l'animation guidée avec précision.
Le flux de travail Wan 2.1 Fun a été développé par bubbliiiing et hkunzhe, qui ont contribué à l'intégration des modèles Wan 2.1 Fun pour la génération vidéo AI structurée. Leur travail permet un contrôle avancé du mouvement, une synthèse texte-vidéo, et une fidélité visuelle au sein de l'écosystème Wan 2.1 Fun.

ComfyUI Wan 2.1 Fun Workflow

Wan 2.1 Fun ControlNet AI Video Generation with Depth, Canny, OpenPose Control
Want to run this workflow?
  • Fully operational workflows
  • No missing nodes or models
  • No manual setups required
  • Features stunning visuals

ComfyUI Wan 2.1 Fun Examples

Wan 2.1 Fun | Génération Vidéo ControlNet

Wan 2.1 Fun introduit une méthode intuitive et puissante pour la création de contenu AI contrôlé utilisant les modèles Wan 2.1 Fun. Construit avec un cadre inspiré de ControlNet, Wan 2.1 Fun garantit la compatibilité avec les modules préprocesseurs standards de ControlNet. En extrayant des passes Profondeur, Canny, ou OpenPose à partir de séquences d'entrée, ce flux de travail ComfyUI basé sur ControlNet permet aux utilisateurs d'influencer la structure, le mouvement et le style de la sortie avec précision, au lieu de se fier uniquement aux invites textuelles.

Wan 2.1 Fun intègre des données visuelles structurées dans le processus—préservant l'exactitude du mouvement, améliorant la stylisation, et permettant des transformations plus délibérées. Que vous construisiez des animations dynamiques, des performances basées sur des poses, ou expérimentiez avec l'art du mouvement abstrait, Wan 2.1 Fun met le contrôle artistique directement entre vos mains tout en exploitant la puissance expressive des modèles Wan 2.1 Fun et des principes ControlNet.


Pourquoi Utiliser Wan 2.1 Fun?

Le flux de travail Wan 2.1 Fun offre un moyen flexible de guider le mouvement et la structure AI en utilisant le conditionnement visuel de style ControlNet:

  • Utilisez Profondeur, Canny, ou OpenPose pour un contrôle structuré
  • Basé sur un système inspiré de ControlNet, permettant des transformations guidées
  • Compatible avec plusieurs préprocesseurs ControlNet incluant des extensions tierces
  • Obtenez une cohérence spatiale plus claire, une forme, et un flux dynamique avec les principes de ControlNet
  • Pas besoin d'ingénierie d'invite complexe ou de formation
  • Léger et réactif avec une haute fidélité visuelle
  • Excellent pour le design d'action, la chorégraphie stylisée, ou la synthèse de mouvement axée sur la performance

Comment Utiliser le Flux de Travail ControlNet Wan 2.1 Fun

wan 2.1 fun

Aperçu de Wan 2.1 Fun

  • Charger le Modèle WanFun (violet): Chargeur de Modèle
  • Entrer les Invites (vert): Invites Positives et Négatives
  • Téléchargez Votre Vidéo et Redimensionnez (bleu cyan): Entrées Utilisateur – Séquences de Référence et Redimensionnement
  • Choisir le Préprocesseur Vidéo de Contrôle (orange): Nœud ControlNet pour Profondeur, Canny, ou OpenPose
  • Échantillonneur Wan Fun + Enregistrer Vidéo (rose): Échantillonnage & Sortie

Étapes de Démarrage Rapide :

  1. Sélectionnez votre modèle Wan 2.1 Fun (Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B))
  2. Entrez vos invites positives et négatives
  3. Téléchargez les séquences de référence
  4. Exécutez le flux de travail via Queue Prompt
  5. Récupérez les résultats du dernier nœud ou du dossier Outputs

1 - Charger le Modèle WanFun

wan 2.1 fun

Choisissez la variante appropriée Wan2.1-Fun-Control pour le conditionnement de style ControlNet:

  • Utilisez model_cpu_offload pour des exécutions plus fluides avec 1.3B
  • Utilisez sequential_cpu_offload pour une charge GPU réduite sur 14B

2 - Entrer les Invites

wan 2.1 fun

  • Invite Positive :
    • Décrit le style de mouvement, l'atmosphère, ou la texture visuelle
    • Des invites vives et descriptives améliorent le contrôle créatif
  • Invite Négative :
    • Pour améliorer la stabilité de la sortie, essayez des mots comme "Flou, mutation, déformation, distorsion, sombre et solide, bandes dessinées."
    • Pour un mouvement plus dynamique, ajoutez des termes comme "calme, solide"

3 - Téléchargez Votre Vidéo et Redimensionnez

wan 2.1 fun

Téléchargez vos séquences source. Pour des résultats optimaux avec Wan 2.1 Fun, redimensionnez correctement pour atteindre les dimensions de cadre souhaitées.


4 - Choisir le Préprocesseur Vidéo de Contrôle

wan 2.1 fun

Cette section active le système de prétraitement basé sur ControlNet pour Wan 2.1 Fun:

  • Profondeur: Capture la disposition spatiale comme une carte de profondeur
  • Canny: Extrait les contours et structures de bord forts
  • OpenPose: Identifie les articulations, les membres, et la posture pour un travail axé sur le mouvement

Ces guides conditionnent le flux de travail de Wan 2.1 Fun à suivre les indices visuels au lieu de s'appuyer uniquement sur les invites.
Tous les modules s'alignent sur les normes de prétraitement de ControlNet, vous permettant d'étendre la fonctionnalité via des nœuds personnalisés.


5 - Échantillonneur Wan Fun + Enregistrer la Sortie

wan 2.1 fun

L'Échantillonneur Wan 2.1 Fun est ajusté pour la clarté et la cohérence créative.
Personnalisez la configuration si nécessaire. Les sorties sont automatiquement enregistrées dans le dossier désigné.


Remerciements

Le flux de travail Wan 2.1 Fun a été développé par bubbliiiing et hkunzhe, dont les contributions au contrôle du mouvement basé sur l'AI et à la stylisation ont rendu possible l'intégration avancée de ControlNet. Ce projet applique la profondeur expressive des modèles Wan 2.1 Fun aux entrées Profondeur, Canny, et OpenPose pour permettre une précision compositionnelle et dynamique dans la production visuelle assistée par AI.
Nous les remercions d'avoir mis ces outils à disposition de la communauté créative.

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