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Wan ATI 原生工作流

ComfyUI 中的 Wan ATI 轨迹控制：绘制轨迹来控制生成视频中的对象、区域和相机运动，基于 Wan2.1 构建。

教程 wan-ati 更新于 2026-09-18

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Wan ATI 原生工作流

ComfyUI 中的 Wan ATI 轨迹控制：绘制轨迹来控制生成视频中的对象、区域和相机运动，基于 Wan2.1 构建。

ATI（Any Trajectory Instruction） 是由字节跳动团队提出的可控视频生成框架。ATI 基于 Wan2.1 实现，支持通过任意轨迹指令对视频中的物体、局部区域及摄像机运动进行统一控制。

[card] 项目仓库 GitHub 上的 ATI 源代码与文档
[card] 在线轨迹编辑工具 在图片上绘制和编辑运动轨迹的可视化工具

主要特性

  • 统一运动控制：支持物体、局部、摄像机等多种运动类型的轨迹控制。
  • 交互式轨迹编辑器：可视化工具，用户可在图片上自由绘制、编辑运动轨迹。
  • 兼容 Wan2.1：基于 Wan2.1 官方实现，环境和模型结构兼容。
  • 丰富的可视化工具：支持输入轨迹、输出视频及轨迹可视化。

WAN ATI 轨迹控制工作流示例

[!TIP] > [tab] 本地用户 > > 请确保你的 ComfyUI 已经更新。 > > ComfyUI 下载 > ComfyUI 更新教程 > > 本指南里的工作流可以在工作流模板中找到。如果找不到，可能是 ComfyUI 没有更新。 > > 如果加载工作流时有节点缺失，可能原因有： > > 1. 你用的不是最新版（每夜版）。 > 2. 启动时有些节点导入失败。 > [tab] 云端用户 > > * Cloud 会在 ComfyUI 稳定版本发布后更新。 > > 所以，如果你发现本文档中有任何核心节点缺失，可能是因为新核心节点尚未在最新稳定版中发布。请等待下一个稳定版发布。

1. 工作流下载

请先将 ComfyUI 更新到最新版本，然后下载工作流文件并拖入 ComfyUI，或在模板库的 Workflow → Browse Templates → Video 中找到 "Wan2.1 ATI"。

Wan2.1 ATI 工作流预览

[card] 在 Comfy Cloud 上运行 在 Comfy Cloud 中打开
[card] 下载工作流 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Wan2.1 ATI"

下载下面的视频并拖入 ComfyUI 中，以加载对应的工作流

<video controls src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/ati/wan_ati.mp4" />

我们将使用下面的素材作为输入:

[card] 输入图片: video\_wan\_ati\_input\_image.jpg 下载默认的输入图片，或者使用你自己的图片作为起始帧。

<video controls src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/template-Animation_Trajectory_Control_Wan_ATI.mp4" />

2. 模型下载

本指南涉及的所有模型都可以在这里找到。

Diffusion Model ：选择其中一个版本：

[card] Diffusion Model: Wan2\_1-I2V-ATI-14B\_fp8\_e4m3fn.safetensors Wan2.1 I2V ATI 14B 扩散模型（fp8 精度）。放入 ComfyUI/models/diffusion_models/

Text Encoders ：选择其中一个版本：

[card] Text Encoder: umt5\_xxl\_fp16.safetensors 全精度文本编码器（质量更高，体积更大）。放入 ComfyUI/models/text_encoders/
[card] Text Encoder: umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors FP8 文本编码器（显存占用更低）。放入 ComfyUI/models/text_encoders/

VAE

[card] VAE: wan\_2.1\_vae.safetensors Wan2.1 VAE 模型。放入 ComfyUI/models/vae/

CLIP Vision

[card] CLIP Vision: clip\_vision\_h.safetensors 用于处理参考图像的 CLIP Vision 模型。放入 ComfyUI/models/clip_vision/

如果你没有成功下载工作流中的模型文件，可以尝试使用下面的链接手动下载

Diffusion Model

VAE

Text encoders Chose one of following model

clip\_vision

文件存放位置

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors  # 或其他版本
│   ├── 📂 clip_vision/
│   │   └── clip_vision_h.safetensors
│   └── 📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

3. 按步骤完成工作流的运行

工作流步骤图

请参照图片序号进行逐步确认，来保证对应工作流的顺利运行

  1. 确保Load Diffusion Model节点加载了 Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors 模型
  2. 确保Load CLIP节点加载了 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型
  3. 确保Load VAE节点加载了 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. 确保Load CLIP Vision节点加载了 clip_vision_h.safetensors 模型
  5. 在 Load Image 节点上传提供的输入图片
  6. 轨迹编辑： 目前 ComfyUI 中还未有对应的轨迹编辑器，你可以使用下面的链接来完成轨迹编辑
  7. 在线轨迹编辑工具
  8. 如果你需要修改提示词（正向及负向）请在序号5 的 CLIP Text Encoder 节点中进行修改
  9. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成