Wan 2.1 | 革命性影片生成
更新於 2025/6/16:ComfyUI 版本更新至 v0.3.39,以提高穩定性和兼容性。Wan 2.1 在影片創作基準測試中超越所有競爭對手。其 1.3B 模型僅需 8.19GB VRAM,支持文字到影片和圖像到影片的工作流程,4 分鐘即可在標準硬件上製作 480P 影片。Wan 2.1 14B 模型通過 RunComfy 的雲端提供增強的 720P 質量。作為首款能在影片中生成中英文文字的模型,Wan 2.1 擴展了創作選擇,其 Wan-VAE 後端有效處理 1080P 影片處理,保持時間一致性。ComfyUI Wan 2.1 工作流程
ComfyUI Wan 2.1 範例
ComfyUI Wan 2.1 說明
ComfyUI Wan 2.1 工作流程描述
1. 什麼是 Wan 2.1?
ComfyUI Wan 2.1 工作流程是一個尖端的影片生成管道,利用最新的 Wan 2.1 模型從文字提示或/和基礎圖像創建高質量影片。Wan 2.1 支持文字到影片 (T2V) 和圖像到影片 (I2V) 的生成,製作出具有自然動作和專業品質的 5 秒影片。Wan 2.1 為 AI 影片生成設立了新標準,超越開源和商業替代方案。Wan 2.1 14B 模型進一步推動了極限,提供高達 720P 的卓越結果。
2. Wan 2.1 的優勢和能力
- 高質量輸出: 生成 480P 至 720P 的影片,具有逼真的動作和高保真紋理。
- 硬件可及性: 輕量級的 Wan 2.1 1.3B 模型僅需 8.19GB VRAM,使其兼容大多數現代 GPU(由 RunComfy 提供!)。
- 多功能生成: Wan 2.1 支持文字到影片 (T2V) 和圖像到影片 (I2V) 的工作流程。
- 多語言支持: Wan 2.1 是首款能在影片中生成中英文文字的模型。
- VAE 效率: Wan-VAE 後端有效處理 1080P 影片,保持時間一致性。
- 快速處理: Wan 2.1 1.3B 模型在保持質量的同時提供快速結果。
3. 如何使用 Wan 2.1
3.1 Wan 2.1 生成方法
主要 Wan 2.1 生成方法(默認禁用):文字到影片
- 輸入: 文字提示
- 最適合: 使用文字描述從零創建影片
- 特點:
- 使用 Wan 2.1 1.3B 模型以更快的生成速度
- 創建 33 幀(5 秒)480P 分辨率的影片
- 優化短片中的平滑運動
高級 Wan 2.1 方法(默認啟用):帶文字提示的圖像到影片
- 輸入: 基礎圖像 + 文字提示
- 最適合: 動態化靜止圖像,同時用提示引導運動
- 特點:
- 保留輸入圖像的視覺元素
- 允許文字控制運動方向
- 使用 Wan 2.1 14B 模型以獲得更高的保真度
- 創建 512x512 分辨率的 33 幀影片
示例工作流程:
- 在 CLIPTextEncode(正面提示/反面提示): 輸入你的場景描述(例如,“白天在美麗的冬季景觀中,樹木和山脈間快速移動的狐狸,跟蹤攝影機”)。
- 在 Load Image: 上傳你的基礎圖像。
- 進一步微調(可選):
- 在 KSampler: 調整
steps
(默認:30)以獲得質量與速度的平衡。 - 在 ModelSamplingSD3: 修改
scale
值(默認:8)以提高提示依從性。
- 在 KSampler: 調整
- 點擊 Queue Prompt 開始生成。
- 在 SaveAnimatedWEBP 中找到你的輸出預覽(也保存在 ComfyUI > Output 文件夾中)。
3.2 Wan 2.1 的參數參考
- KSampler:
steps
: 20-30(更高的值提高質量但增加時間)cfg
: 6.0(控制提示依從性強度)scheduler
: "simple"(決定噪聲調度方法)sampler_name
: "uni_pc"(Wan 2.1 的推薦採樣器)
- WanImageToVideo:
width/height
: 512(輸出分辨率)length
: 33(每段影片的幀數)batch_size
: 1(每次運行的影片數量)
- ModelSamplingSD3:
scale
: 8(控制指導依從性)
- EmptyHunyuanLatentVideo:
width/height
: 832/480(T2V 輸出分辨率)length
: 33(每段影片的幀數)batch_size
: 1(每次運行的影片數量)
3.3 Wan 2.1 的高級優化
- 內存優化:
- 使用 Wan 2.1 1.3B 模型以更快的生成速度和較低的 VRAM 需求。
- 降低分辨率(例如 512x320)以加快處理速度。
- 減少幀數以縮短和加快渲染。
- 質量優化:
- 使用 Wan 2.1 14B 模型以獲得更高質量的輸出。
- 增加 KSampler 步驟到 30-40,以獲得更精細的結果。
- 使用高質量的基礎圖像進行圖像到影片轉換以獲得最佳保真度。
更多信息
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鳴謝
Wan 2.1 模型由 Wan 團隊開發,ComfyUI 的整合由原始開發者創建。所有的榮譽歸功於這些創新者,他們推動了 AI 驅動影片生成的進步。