Wan 2.1 Fun 引入了一种直观而强大的方法，用于使用 Wan 2.1 Fun 模型进行受控 AI 内容创作。 构建在一个 ControlNet 启发的框架上，Wan 2.1 Fun 确保与标准 ControlNet 预处理模块的兼容性。通过从输入素材中提取 Depth、Canny 或 OpenPose 通道，这个 ControlNet-based ComfyUI 工作流允许用户以精确的方式影响输出的结构、运动和风格，而不只是依赖文本提示。
Wan 2.1 Fun 将结构化的视觉数据引入流程——保持运动精确性，增强风格化，并实现更为明确的转换。无论您是在构建动态动画、姿态驱动的表演，还是在实验抽象运动艺术，Wan 2.1 Fun 都能将艺术控制直接置于您的手中，同时利用 Wan 2.1 Fun 模型和 ControlNet 原则的表现力。
Wan 2.1 Fun 工作流程提供了一种灵活的方式，通过 ControlNet 风格的视觉条件引导 AI 运动和结构：
Load WanFun Model (紫色): 模型加载器Enter Prompts (绿色): 正面和负面提示Upload Your Video and Resize (青蓝色): 用户输入 – 参考素材和调整大小Choose Control Video Preprocessor (橙色): ControlNet 节点，用于深度、Canny 或 OpenPoseWan Fun Sampler + Save Video (粉色): 采样与输出Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B))Queue Prompt 运行工作流程Outputs 文件夹中检索结果
选择适合 ControlNet 风格调节的 Wan2.1-Fun-Control 变体：
model_cpu_offload 以更平稳地运行 1.3Bsequential_cpu_offload 以降低 14B 的 GPU 负载
"Blurring, mutation, deformation, distortion, dark and solid, comics.""quiet, solid"
上传您的源素材。为获得 Wan 2.1 Fun 的最佳效果，请适当调整大小以满足所需的帧尺寸。
此部分激活 Wan 2.1 Fun 的 ControlNet 基础预处理系统：
Depth: 捕捉空间布局为深度图Canny: 提取强边缘轮廓和结构OpenPose: 识别关节、肢体和姿态以进行运动驱动的工作这些指南使 Wan 2.1 Fun 工作流程遵循视觉线索，而不仅仅依赖提示。
所有模块均符合 ControlNet 预处理标准，允许您通过自定义节点扩展功能。
Wan 2.1 Fun 采样器 针对清晰度和创意一致性进行了调优。
如有需要，可自定义配置。输出会自动保存到指定文件夹。
Wan 2.1 Fun 工作流程由 和 开发，他们对 AI 基础的运动控制和风格化做出的贡献使得高级 ControlNet 集成成为可能。此项目应用了 Wan 2.1 Fun 模型的表现力深度，结合深度、Canny 和 OpenPose 输入，实现 AI 辅助视觉制作中的构图和动态精度。 我们感谢他们为创意社区提供这些工具。
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