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Wan2.1：ComfyUI 文生视频与图生视频工作流

运行 1.3B 文生视频模型与 14B 图生视频模型，包含模型文件安装和两者的原生 ComfyUI 工作流。

教程 wan-video 更新于 2026-10-19

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Wan2.1：ComfyUI 文生视频与图生视频工作流

运行 1.3B 文生视频模型与 14B 图生视频模型，包含模型文件安装和两者的原生 ComfyUI 工作流。

Wan2.1 Video 系列为阿里巴巴于 2025年2月开源的视频生成模型，其开源协议为 Apache 2.0。 该系列提供两个版本：

  • 14B（140亿参数）
  • 1.3B（13亿参数） 覆盖文生视频（T2V）、图生视频（I2V）等多项任务。 该模型不仅在性能上超越现有开源模型，更重要的是其轻量级版本仅需 8GB 显存即可运行，大大降低了使用门槛。

<video controls> <source src="https://github.com/user-attachments/assets/4aca6063-60bf-4953-bfb7-e265053f49ef" type="video/mp4" /> </video>

[!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。

Wan2.1 ComfyUI 原生（native）工作流示例

[!TIP] 开始示例之前，请先将 ComfyUI 更新到最新版本，以确保你拥有原生的 Wan Video 支持。

模型安装

本指南中提到的所有模型都可以在这里找到。以下是本指南中的示例所需的常见模型，你可以提前下载：

从文本编码器中选择一个版本下载：

[card] umt5\_xxl\_fp16.safetensors FP16 精度文本编码器。放置于 ComfyUI/models/text_encoders/
[card] umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors FP8 缩放文本编码器。放置于 ComfyUI/models/text_encoders/

VAE

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

CLIP Vision

[card] clip\_vision\_h.safetensors 用于图像条件的 CLIP Vision 模型。放置于 ComfyUI/models/clip_vision/

文件保存位置：

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── ... (download per workflow below)
│   ├── text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── vae/
│   │   └── wan_2.1_vae.safetensors
│   └── clip_vision/
│       └── clip_vision_h.safetensors
[!NOTE] 对于 diffusion 模型，本指南将使用 fp16 精度模型，因为我们发现它们比 bf16 版本表现更好。如果你需要其他精度的版本，请访问这里下载。

Wan2.1 文生视频工作流 (1.3B)

Wan 2.1 文生视频

使用 Wan 2.1 根据文本提示生成视频。

Wan 2.1 文生视频工作流预览

[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 "Wan 2.1 Text to Video"

模型下载

[card] wan2.1\_t2v\_1.3B\_fp16.safetensors Wan2.1 文生视频扩散模型。放置于 ComfyUI/models/diffusion_models/
如果你需要其他 t2v 精度版本，请前往这里下载。

运行步骤

ComfyUI Wan2.1 工作流步骤

  1. 确保 Load Diffusion Model 节点已加载 wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors 模型
  2. 确保 Load CLIP 节点已加载 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型
  3. 确保 Load VAE 节点已加载 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. （可选）如有需要，你可以在 EmptyHunyuanLatentVideo 节点中修改视频尺寸
  5. （可选）如果你需要修改提示词（正向和负向），请在编号 5 的 CLIP Text Encoder 节点中进行修改
  6. 点击 Run 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter 执行视频生成

Wan2.1 图生视频工作流 (14B)

由于 Wan Video 将 480P 和 720P 模型分开，本指南需要为两种分辨率都提供示例。除了使用不同的模型外，它们的参数也略有不同。

480P 版本

Wan 2.1 图生视频

使用 Wan 2.1 根据图像生成视频。

Wan 2.1 图生视频工作流预览

[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 "Wan 2.1 Image to Video"

输入素材

将此文件上传到对应的 LoadImage 节点：

[card] image\_to\_video\_wan\_start\_image.png LoadImage 节点 52 · image_to_video_wan_start_image.png

image\_to\_video\_wan\_start\_image.png

模型下载

[card] wan2.1\_i2v\_480p\_14B\_fp16.safetensors Wan2.1 I2V 480P 扩散模型。放置于 ComfyUI/models/diffusion_models/

运行步骤

ComfyUI Wan2.1 工作流步骤

  1. 确保 Load Diffusion Model 节点已加载 wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors 模型
  2. 确保 Load CLIP 节点已加载 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型
  3. 确保 Load VAE 节点已加载 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. 确保 Load CLIP Vision 节点已加载 clip_vision_h.safetensors 模型
  5. 在 Load Image 节点中上传提供的输入图像
  6. （可选）在 CLIP Text Encoder 节点中输入你想要生成的视频描述内容
  7. （可选）如有需要，你可以在 WanImageToVideo 节点中修改视频尺寸
  8. 点击 Run 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter 执行视频生成

720P 版本

Wan2.1 图生视频工作流 14B 720P

[card] 在 Comfy Cloud 上运行 在 Comfy Cloud 中打开
[card] 下载工作流 下载工作流图片并将其拖入 ComfyUI 即可加载工作流
[card] 输入图像 下载默认输入图像，或使用你自己的图像。

模型下载

[card] wan2.1\_i2v\_720p\_14B\_fp16.safetensors Wan2.1 I2V 720P 扩散模型。放置于 ComfyUI/models/diffusion_models/

运行步骤

ComfyUI Wan2.1 工作流步骤

  1. 确保 Load Diffusion Model 节点已加载 wan2.1_i2v_720p_14B_fp16.safetensors 模型
  2. 确保 Load CLIP 节点已加载 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型
  3. 确保 Load VAE 节点已加载 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. 确保 Load CLIP Vision 节点已加载 clip_vision_h.safetensors 模型
  5. 在 Load Image 节点中上传提供的输入图像
  6. （可选）在 CLIP Text Encoder 节点中输入你想要生成的视频描述内容
  7. （可选）如有需要，你可以在 WanImageToVideo 节点中修改视频尺寸
  8. 点击 Run 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter 执行视频生成