ComfyUI Wan-Move 工作流示例

在 ComfyUI 中使用 Wan-Move 生成运动可控视频：在图像上指定点轨迹即可引导物体运动，实现精确的图生视频。

Wan-Move 是阿里巴巴通义实验室开发的运动可控视频生成框架。它允许用户通过在输入图像上指定点轨迹来控制生成视频中的物体运动，使图生视频更加精确可控。

核心特性：

• 高质量 5 秒 480p 运动控制：生成 5 秒、480p 分辨率的视频，具有精细的运动可控性
• Latent轨迹引导：通过沿轨迹传播首帧特征来表示运动条件
• 精细点级控制：使用密集点轨迹表示物体运动，实现精确的区域级控制
• 无需架构更改：无缝集成到 Wan-I2V-14B，无需额外的运动模块

相关链接：

• GitHub
• Hugging Face
• 论文

Wan-Move 图生视频工作流

预览工作流输出：

[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「Wan-Move Motion-Control」

输入材料

上传此文件到匹配的 LoadImage 节点：

[card] snowboard\_rush.png LoadImage 节点 · snowboard_rush.png

[!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。

模型链接

[card] Checkpoint: Wan21-WanMove 放置到 ComfyUI/models/diffusion_models/

[card] LoRA: LightX2V Distilled 放置到 ComfyUI/models/loras/

[card] Text Encoder: umt5 放置到 ComfyUI/models/text_encoders/

[card] CLIP Vision: clip\_vision\_h 放置到 ComfyUI/models/clip_vision/

[card] VAE: wan\_2.1\_vae 放置到 ComfyUI/models/vae/

模型保存位置

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── 📂 clip_vision/
│   │      └── clip_vision_h.safetensors
│   ├── 📂 loras/
│   │      └── lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── Wan21-WanMove_fp8_scaled_e4m3fn_KJ.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── wan_2.1_vae.safetensors