Wan 2.1 Fun | 轨迹运动控制

Wan 2.1 Fun | 轨迹运动控制

Wan 2.1 Fun 轨迹控制 是一种创意的照片到视频工作流程，通过自定义轨迹路径将单张图片转化为动态运动序列。基于 Wan 2.1 Fun 模型生态系统，此工作流程允许艺术家定义精确的运动路径——无论是相机平移、缩放、轨道环绕或电影般的飞越——并生成遵循该路径的平滑 AI 驱动动画。

而不是依赖随机运动提示，用户可以通过 Wan 2.1 Fun 控制功能绘制或输入清晰的路径，以目的性地为静态图片添加动画。这解锁了强大的叙事可能性，从梦幻般的风景平移到角色聚焦的运动以及音乐视频或短片中的视觉节奏。Wan 2.1 Fun 轨迹控制使创作者能够将详细的视觉美学与有意义的运动相结合，所有这些都只需最小的输入和高质量的结果。

为什么使用 Wan 2.1 Fun 轨迹控制？

Wan 2.1 Fun 轨迹控制 工作流程通过沿定义路径动画化单张照片，为您的 AI 视频生成带来结构化运动：

• 输入图像和自定义 轨迹路径 以指导运动
• 生成平滑的电影相机运动或创意动画效果
• 在增加动态运动的同时保持视觉保真度
• 避免繁琐的关键帧或复杂的 3D 设置
• 非常适合角色揭示、场景平移、缩放和富有表现力的照片动画

通过 Wan 2.1 轨迹控制，您的静态图像可以以艺术丰富且技术高效的方式栩栩如生。

如何使用 Wan 2.1 轨迹控制？

Wan 2.1 Fun 轨迹控制概览

• Load WanFun Model : 模型加载器
• Enter Prompts : 正面和负面提示
• Upload Your Image and Set Motion Path : 用户输入 – 图像和运动路径
• Wan Fun Sampler + Save Video : 帧持续时间和分辨率可在 Wan Fun Sampler 节点中找到

快速入门步骤：

1. 在 Load EasyAnimate Group 中选择您的 Wan 2.1 Fun 模型
2. 输入正面和负面提示以指导生成
3. 上传输入图像
4. 输入运动路径以进行轨迹控制
5. 通过点击 Queue Prompt 按钮运行工作流程
6. 检查视频节点以获取最终输出（也保存到 Outputs 文件夹）

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1 - 加载 WanFun 模型

选择适合您任务的 模型变体：

• Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B)：用于深度、Canny、OpenPose 和轨迹控制的指导视频生成
• Wan2.1-Fun-InP (1.3B / 14B)：用于具有起始和结束帧预测的文本到视频

内存提示：

• 使用 model_cpu_offload 以更快的生成速度和 1.3B
• 使用 sequential_cpu_offload 以减少 14B 的 GPU 内存使用量

2 - 输入提示

• 正面提示：

  • 驱动运动、细节和深度的 Wan 2.1 Fun 视频重塑

  • 使用描述性和艺术语言可增强最终输出

• 负面提示：
  • 使用较长的负面提示，例如 "模糊、突变、变形、扭曲、黑暗和坚固、漫画。" 可增加 Wan 2.1 Fun 生成的稳定性
  • 添加诸如 "安静、坚固" 的词语可增加 Wan 2.1 Fun 控制的动态性

3 - 上传您的图像

上传您的源图像以开始生成。确保分辨率与 Wan 2.1 Fun 兼容。

您可以在 Wan Fun Sampler 节点中更改分辨率。

4 - 输入运动以控制视频

在此设置轨迹路径以控制上传照片的主体和背景的运动。

Wan 2.1 Fun 轨迹控制的节点指南：

• Shift + 点击以在末尾添加控制点。Ctrl + 点击以在两点之间添加控制点（细分）。
• 右键单击一个点以删除它。请注意，您无法从开始/结束删除。
• 右键单击画布以打开上下文菜单。

切换手柄可见性：

• points_to_sample 值设置从绘制的样条返回的样本数量，这与实际控制点无关，因此 插值 类型很重要。

采样方法：

• time 沿时间轴采样，用于计划
• path 沿路径本身采样，适用于坐标

5 - Wan Fun 采样器 + 保存视频

Wan 2.1 Fun 采样器 经过最佳设置优化。您可以根据需要尝试不同的配置。

视频分辨率和帧持续时间设置可在此处找到。

渲染完成后，Wan 2.1 Fun 风格化视频将被保存。

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致谢

Wan 2.1 Fun 轨迹控制 工作流程由 和 开发，他们为运动引导的 AI 视频生成提供了可访问的工具。通过将轨迹路径输入与 Wan 2.1 Fun 模型的强大功能相结合，此工作流程使用户能够精确且具有艺术控制地为静态图像添加动画。Wan 2.1 Fun 轨迹控制工作流程通过运动轨迹引导推进了照片到视频的生成。我们感谢他们对创意 AI 社区的宝贵贡献。