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Wan2.2 视频生成ComfyUI 官方原生工作流示例

在 ComfyUI 中运行 Wan2.2 视频工作流：5B 混合 TI2V 模型，以及 14B 文生视频、图生视频和首尾帧示例，附下载链接。

教程 wan2_2 更新于 2026-11-12

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Wan2.2 视频生成ComfyUI 官方原生工作流示例

在 ComfyUI 中运行 Wan2.2 视频工作流：5B 混合 TI2V 模型，以及 14B 文生视频、图生视频和首尾帧示例，附下载链接。

ComfyUI Selection Toolbox New Features

通义万相 2.2（Wan 2.2）是阿里云推出的新一代多模态生成模型。该模型采用创新的 MoE（Mixture of Experts）架构，由高噪专家模型和低噪专家模型组成，能够根据去噪时间步进行专家模型划分，从而生成更高质量的视频内容。

Wan 2.2 具备三大核心特性：影视级美学控制，深度融合专业电影工业的美学标准，支持光影、色彩、构图等多维度视觉控制；大规模复杂运动，轻松还原各类复杂运动并强化运动的流畅度和可控性；精准语义遵循，在复杂场景和多对象生成方面表现卓越，更好还原用户的创意意图。 模型支持文生视频、图生视频等多种生成模式，适用于内容创作、艺术创作、教育培训等多种应用场景。

Wan2.2 提示词指南

模型亮点

  • 影视级美学控制：专业镜头语言，支持光影、色彩、构图等多维度视觉控制
  • 大规模复杂运动：流畅还原各类复杂运动，强化运动可控性和自然度
  • 精准语义遵循：复杂场景理解，多对象生成，更好还原创意意图
  • 高效压缩技术：5B版本高压缩比VAE，显存优化，支持混合训练

Wan2.2 开源模型版本

Wan2.2 系列模型基于 Apache2.0 开源协议，支持商业使用。Apache2.0 许可证允许您自由使用、修改和分发这些模型，包括商业用途，只需保留原始版权声明和许可证文本。

模型类型模型名称参数量主要功能模型仓库
混合模型Wan2.2-TI2V-5B5B支持文本生成视频和图像生成视频的混合版本，单一模型满足两大核心任务需求🤗 Wan2.2-TI2V-5B
图生视频Wan2.2-I2V-A14B14B将静态图像转换为动态视频，保持内容一致性和流畅的动态过程🤗 Wan2.2-I2V-A14B
文生视频Wan2.2-T2V-A14B14B从文本描述生成高质量视频，具备影视级美学控制和精准语义遵循🤗 Wan2.2-T2V-A14B

ComfyOrg Wan2.2 直播回放

对于 ComfyUI Wan2.2 的使用，我们有进行了直播，你可以查看这些回放了解如何使用

ComfyUI Wan2.2 直播回放

ComfyUI Wan2.2 深入

ComfyUI Wan2.2 深入 #2

本篇教程将使用 🤗 Comfy-Org/Wan\_2.2\_ComfyUI\_Repackaged的版本进行

[!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。

Wan2.2 template

Wan2.2 TI2V 5B 混合版本工作流示例

[!TIP] 配合 ComfyUI 原生 offloading 功能，Wan2.2 5B 版本应能很好地适配 8GB 显存。

Wan 2.2 5B 视频生成

以 5B 参数实现快速的文生视频与图生视频生成。专为快速原型制作和创意探索而优化。

Wan 2.2 5B 视频生成工作流预览

[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“Wan2.2 5B”

2. 手动下载模型

所有提及的模型均可在 Comfy-Org/Wan\_2.2\_ComfyUI\_Repackaged 中找到。

Diffusion 模型

[card] wan2.2\_ti2v\_5B\_fp16.safetensors 5B 混合 diffusion 模型。放置于 ComfyUI/models/diffusion_models/

VAE

[card] wan2.2\_vae.safetensors Wan2.2 VAE。放置于 ComfyUI/models/vae/

文本编码器

[card] umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors FP8 文本编码器。放置于 ComfyUI/models/text_encoders/
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   └───wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan2.2_vae.safetensors

3. 按步骤操作

步骤图

  1. 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_ti2v_5B_fp16.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 wan2.2_vae.safetensors 模型。
  4. （可选）如果需要进行图生视频生成，可以使用快捷键 Ctrl+B 启用 Load image 节点来上传图片。
  5. （可选）在 Wan22ImageToVideoLatent 节点中，可以调整尺寸设置和视频总帧数（length）。
  6. （可选）如果需要修改提示词（正向和负面），请在步骤 5 的 CLIP Text Encoder 节点中进行修改。
  7. 点击 Run 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter 来执行视频生成。

Wan2.2 14B T2V 文生视频工作流示例

Wan 2.2 14B 文生视频

使用 Wan 2.2 从文本提示生成高质量视频，具备电影级美学控制与动态运动生成能力。

Wan 2.2 14B 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“Wan2.2 14B T2V”

2. 手动下载模型

上述所有模型都可以在 Comfy-Org/Wan\_2.2\_ComfyUI\_Repackaged 中找到。

Diffusion 模型

[card] wan2.2\_t2v\_high\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors 高噪波 Diffusion 模型。放置到 ComfyUI/models/diffusion_models/
[card] wan2.2\_t2v\_low\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors 低噪波 Diffusion 模型。放置到 ComfyUI/models/diffusion_models/

VAE

[card] wan\_2.1\_vae.safetensors Wan2.1 VAE（与 Wan2.2 兼容）。放置到 ComfyUI/models/vae/

文本编码器

[card] umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors FP8 文本编码器。放置到 ComfyUI/models/text_encoders/
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

3. 按步骤完成工作流

步骤示意图

  1. 确保第一个 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型。
  2. 确保第二个 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型。
  3. 确保 Load CLIP 节点加载了 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型。
  4. 确保 Load VAE 节点加载了 wan_2.1_vae.safetensors 模型。
  5. （可选）在 EmptyHunyuanLatentVideo 节点中，你可以调整尺寸设置和视频总帧数（length）。
  6. （可选）如果你需要修改提示词（正向和负面），请在步骤 5 的 CLIP Text Encoder 节点中进行修改。
  7. 点击 Run 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成。

Wan2.2 14B I2V 图生视频工作流示例

1. 工作流文件

请更新你的 ComfyUI 到最新版本，并通过菜单 工作流 -> 浏览模板 -> 视频 找到 “Wan2.2 14B I2V” 以加载工作流

或者更新你的 ComfyUI 到最新版本后，下载下面的工作流并拖入 ComfyUI 以加载工作流

<video controls src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/wan_2_2_14B_i2v.mp4" />

下载 JSON 格式工作流

Run on Comfy Cloud

你可以使用下面的图片作为输入 输入图片

2. 手动下载模型

Diffusion Model

VAE

Text Encoder

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp16.safetensors
│   │   └─── wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

3. 按步骤完成工作流

步骤图

  1. 确保第一个 Load Diffusion Model节点加载了 wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型
  2. 确保第二个 Load Diffusion Model节点加载了 wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型
  3. 确保Load CLIP节点加载了 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型
  4. 确保Load VAE节点加载了 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  5. 在 Load Image 节点上传作为起始帧的图像
  6. 如果你需要修改提示词（正向及负向）请在序号6 的 CLIP Text Encoder 节点中进行修改
  7. 可选）在EmptyHunyuanLatentVideo 你可以进行尺寸的设置调整，和视频总帧数 length 调整
  8. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

Wan2.2 14B FLF2V 工作流示例

首尾帧工作流使用的模型位置与 I2V 部分相同。

Wan 2.2 14B 首尾帧转视频

通过定义起始帧和结束帧，生成平滑的视频过渡。

Wan 2.2 14B 首尾帧转视频工作流预览

[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 "Wan2.2 14B FLF2V"

输入素材

将这些文件上传到对应的 LoadImage 节点：

[card] video\_wan2\_2\_14B\_flf2v\_start\_image.png LoadImage 节点 62 · video_wan2_2_14B_flf2v_start_image.png
[card] video\_wan2\_2\_14B\_flf2v\_end\_image.png LoadImage 节点 68 · video_wan2_2_14B_flf2v_end_image.png

video\_wan2\_2\_14B\_flf2v\_start\_image.png

video\_wan2\_2\_14B\_flf2v\_end\_image.png

2. 按步骤操作

步骤图

  1. 在第一个 Load Image 节点中上传要用作起始帧的图像。
  2. 在第二个 Load Image 节点中上传要用作结束帧的图像。
  3. 调整 WanFirstLastFrameToVideo 节点中的尺寸设置。
  4. 默认设置相对较小的尺寸，以防低显存用户消耗过多资源。
  5. 如果显存充足，可以尝试 720P 左右的分辨率。
  6. 根据你的首尾帧编写合适的提示词。
  7. 点击 Run 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter 执行视频生成。

社区资源

GGUF 版本

自定义节点 City96/ComfyUI-GGUF

WanVideoWrapper

Wan2.2 models

Wan2.1 models

Lightx2v 4steps LoRA