ComfyUI

ComfyUI Wan2.2 Fun Inp 首尾帧视频生成示例

Wan2.2-Fun-Inp 是 Alibaba pai团队推出的首尾帧控制视频生成模型，支持输入首帧和尾帧图像，生成中间过渡视频，为创作者带来更强的创意控制力。该模型采用 Apache 2.0 许可协议发布，支持商业使用。
核心功能：

  • 首尾帧控制：支持输入首帧和尾帧图像，生成中间过渡视频，提升视频连贯性与创意自由度
  • 高质量视频生成：基于 Wan2.2 架构，输出影视级质量视频
  • 多分辨率支持：支持生成512×512、768×768、1024×1024等分辨率的视频，适配不同场景需求

模型版本：

  • 14B 高性能版：模型体积达 32GB+，效果更优但需高显存支持

下面是相关模型权重和代码仓库：

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ComfyOrg Wan2.2 Fun InP & Control Youtube 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

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Wan2.2 Fun Inp 首尾帧视频生成工作流示例

请确保你的 ComfyUI 已经更新。

本指南里的工作流可以在 ComfyUI 的工作流模板中找到。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. 你用的不是最新开发版（nightly）。
  2. 你用的是稳定版或桌面版（没有包含最新的更新）。
  3. 启动时有些节点导入失败。

这里提供的工作流包含了两个版本：

  1. 使用了 lightx2v 的 Wan2.2-Lightning 4 步 LoRA : 但可能导致生成的视频动态会有损失，但速度会更快
  2. 没有使用加速 LoRA 的 fp8_scaled 版本

下面是使用 RTX4090D 24GB 显存 GPU 测试的结果 640*640 分辨率， 81 帧长度的用时对比

模型类型 分辨率 显存占用 首次生成时长 第二次生成时长
fp8_scaled 640×640 83% ≈ 524秒 ≈ 520秒
fp8_scaled + 4步LoRA加速 640×640 89% ≈ 138秒 ≈ 79秒

由于使用了加速 LoRA 后提速较为明显，虽然动态有所损失，但对低显存用户较为友好，所以在提供的两组工作流中，我们默认启用了使用了加速 LoRA 版本，如果你需要启用另一组的工作流，框选后使用 Ctrl+B 即可启用

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1. 工作流文件下载


下载 JSON 格式工作流


使用下面的素材作为首尾帧
Wan2.2 Fun Control ComfyUI 工作流起始帧素材
Wan2.2 Fun Control ComfyUI 工作流起始帧素材

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2. 手动下载模型

Diffusion Model

Lightning LoRA (可选，用于加速)

VAE

Text Encoder

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   ├───📂 loras/
│   │   ├─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
│   │   └─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

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3. 按步骤完成工作流

步骤图

这个工作流是使用了 LoRA 的工作流，请确保对应的 Diffusion model 和 LoRA 是一致的
  1. High noise 模型及 LoRA 加载
  • 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型
  • 确保 LoraLoaderModelOnly 节点加载了 wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
  1. Low noise 模型及 LoRA 加载
  • 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型
  • 确保 LoraLoaderModelOnly 节点加载了 wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors
  1. 确保 Load CLIP 节点加载了 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型
  2. 确保 Load VAE 节点加载了 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  3. 首尾帧图片上传，分别上传首尾帧图片素材
  4. 在 Prompt 组中输入提示词
  5. WanFunInpaintToVideo 节点尺寸和视频长度调整
    • 调整 width 和 height 的尺寸，默认为 640, 我们设置了较小的尺寸你可以按需进行修改
    • 调整 length, 这里为视频总帧数，当前工作流 fps 为 16, 假设你需要生成一个 5 秒的视频，那么你应该设置 5*16 = 80
  6. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

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