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28/04/2025

Flujo de trabajo ComfyUI para Wan2.1

Wan2.1, lanzado como código abierto por Alibaba en febrero de 2025, es un modelo referente en el campo de la generación de videos. Con licencia Apache 2.0, ofrece versiones de 14B (14 mil millones de parámetros) y 1.3B (1.3 mil millones de parámetros), cubriendo tareas como texto a video (T2V), imagen a video (I2V) y más.

Además, la comunidad ya ha creado versiones GGUF y cuantizadas:

Este artículo te guiará a través de varios flujos de trabajo relacionados con Wan2.1, incluyendo:

  • Flujo de trabajo nativo de ComfyUI para Wan2.1
  • Versión de Kijai
  • Versión GGUF de City96
💡

Todos los archivos de flujo de trabajo utilizados en este tutorial ya contienen la información del flujo correspondiente. Puedes arrastrarlos directamente a ComfyUI para cargar el flujo de trabajo y la información del modelo. Tras el mensaje emergente, haz clic para descargar el modelo correspondiente. Si no puedes completar la descarga del modelo, consulta la sección de instalación manual para instalar los modelos. Todos los videos generados se guardarán en el directorio ComfyUI/output. Dado que Wan2.1 separa los modelos de 480P y 720P, los flujos de trabajo correspondientes no tienen diferencias, excepto por el modelo y el tamaño del lienzo. Puedes ajustar el flujo de trabajo de la otra versión según el flujo de trabajo de 720P o 480P correspondiente.

Ejemplos de flujo de trabajo nativo de Wan2.1 para ComfyUI

Los siguientes flujos de trabajo provienen del blog oficial de ComfyUI. Actualmente, ComfyUI ya soporta nativamente Wan2.1. Para usar la versión de soporte nativo oficial, actualiza tu ComfyUI a la última versión siguiendo la guía Cómo actualizar ComfyUI. ComfyUI Wiki ha organizado los flujos de trabajo originales.

Después de actualizar ComfyUI a la última versión, podrás ver las plantillas de flujo de trabajo de Wan2.1 en la barra de menú Workflows -> Workflow Templates.

Plantillas de flujo de trabajo Wan2.1

Todos los archivos de flujo de trabajo de esta versión provienen de Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged

En Diffusion models, Comfy-org ofrece múltiples versiones. Si la versión nativa oficial utilizada en este artículo tiene requisitos de hardware elevados, puedes elegir la versión que mejor se adapte a tus necesidades.

  • i2v es el modelo de imagen a video, t2v es el modelo de texto a video
  • 14B, 1.3B representan la cantidad de parámetros; a mayor valor, mayores requisitos de hardware
  • bf16, fp16, fp8 representan diferentes precisiones; a mayor precisión, mayores requisitos de hardware
    • bf16 puede requerir GPUs con arquitectura Ampere o superior
    • fp16 es más ampliamente compatible
    • fp8 tiene la menor precisión y los menores requisitos de hardware, pero también ofrece resultados de menor calidad
  • Generalmente, cuanto mayor sea el tamaño del archivo, mayores serán los requisitos de hardware

1. Flujo de trabajo de texto a video Wan2.1

1.1 Descarga del archivo de flujo de trabajo de texto a video Wan2.1

Descarga la siguiente imagen y arrástrala a ComfyUI o usa la barra de menú Workflows -> Open(Ctrl+O) para cargar el flujo de trabajo

Flujo de trabajo de texto a video Wan2.1

Descarga del archivo en formato Json

1.2 Instalación manual del modelo

Si el archivo de flujo de trabajo anterior no completa la descarga del modelo, descarga los siguientes archivos de modelo y guárdalos en las ubicaciones correspondientes.

💡

Para modelos con múltiples archivos, descarga solo uno. ComfyUI Wiki ha ordenado los modelos por requisitos de GPU de mayor a menor. Puedes ver todos los archivos de modelo aquí.

Elige uno de los siguientes archivos de modelo Diffusion para descargar:

Elige una versión de Text encoders para descargar:

VAE

Ubicación para guardar los archivos

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1_t2v_14B_fp16.safetensors              # o la versión que hayas seleccionado
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # o la versión que hayas seleccionado
│   └── vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors

1.3 Pasos para ejecutar el flujo de trabajo

Flujo de trabajo ComfyUI Wan2.1

  1. Asegúrate de que el nodo Load Diffusion Model haya cargado el modelo wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors
  2. Asegúrate de que el nodo Load CLIP haya cargado el modelo umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
  3. Asegúrate de que el nodo Load VAE haya cargado el modelo wan_2.1_vae.safetensors
  4. Puedes ingresar el contenido de descripción del video que deseas generar en el nodo CLIP Text Encoder
  5. Haz clic en el botón Run, o utiliza el atajo Ctrl(cmd) + Enter para ejecutar la generación del video

2. Flujo de trabajo de imagen a video Wan2.1

2.1 Flujo de trabajo de imagen a video Wan2.1 14B Workflow

Descarga del archivo de flujo de trabajo Haz clic en el siguiente botón para descargar el flujo de trabajo correspondiente y arrástralo a ComfyUI o usa la barra de menú Workflows -> Open(Ctrl+O) para cargar el flujo de trabajo

Flujo de trabajo de imagen a video Wan2.1 14B 480P Workflow

Descarga del archivo en formato Json

Este flujo de trabajo es similar al de 480P, pero utiliza un modelo de difusión diferente y el tamaño de la imagen es diferente en el nodo WanImageToVideo

Descarga la siguiente imagen como imagen de entrada Flujo de trabajo de imagen a video Wan2.1 14B 480P Workflow ejemplo de imagen de entrada

2.2 Descarga manual del modelo

Si el archivo de flujo de trabajo anterior no completa la descarga del modelo, descarga los siguientes archivos de modelo y guárdalos en las ubicaciones correspondientes.

Diffusion models

720P 版本

480P 版本

Text encoders

VAE

CLIP Vision

Ubicación para guardar los archivos

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors         # o la versión que hayas seleccionado
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # o la versión que hayas seleccionado
│   └── vae/
│   │   └──  wan_2.1_vae.safetensors
│   └── clip_vision/
│       └──  clip_vision_h.safetensors

2.3 Ejecución del flujo de trabajo de imagen a video Wan2.1 480P

Flujo de trabajo ComfyUI Wan2.1

  1. Asegúrate de que el nodo Load Diffusion Model haya cargado el modelo wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors
  2. Asegúrate de que el nodo Load CLIP haya cargado el modelo umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
  3. Asegúrate de que el nodo Load VAE haya cargado el modelo wan_2.1_vae.safetensors
  4. Asegúrate de que el nodo Load CLIP Vision haya cargado el modelo clip_vision_h.safetensors
  5. En el nodo Load Image, carga la imagen de entrada proporcionada anteriormente
  6. En el nodo CLIP Text Encoder, ingresa el contenido de la descripción del video que deseas generar, o usa el ejemplo proporcionado en el flujo de trabajo
  7. Haz clic en el botón Run, o utiliza el atajo Ctrl(cmd) + Enter para ejecutar la generación del video

Flujo de trabajo de la versión cuantizada de Wan2.1 de Kijai

Esta versión está proporcionada por Kijai y requiere el uso de los siguientes nodos personalizados:

Necesitas instalar los siguientes nodos:

Antes de comenzar, instala los siguientes nodos personalizados usando ComfyUI-Manager o consulta el tutorial Instalación de nodos personalizados en ComfyUI para completar la instalación de estos tres nodos personalizados.

Repositorio de modelos: Kijai/WanVideo_comfy

Este repositorio proporciona varios modelos de diferentes versiones, selecciona el modelo que mejor se adapte a tus necesidades según el rendimiento de tu dispositivo. Generalmente, los modelos de mayor tamaño proporcionan mejores resultados, pero también requieren más recursos de hardware.

💡

Si el flujo de trabajo nativo de ComfyUI funciona bien en tu dispositivo, también puedes usar el modelo proporcionado por Comfy Org, en el ejemplo, usaré el modelo proporcionado por Kijai para completar el ejemplo

1. Kijai 文生图工作流

1.1 Descarga del flujo de trabajo de Kijai Wan2.1

Haz clic en el siguiente botón para descargar el flujo de trabajo correspondiente y arrástralo a ComfyUI o usa la barra de menú Workflows -> Open(Ctrl+O) para cargar el flujo de trabajo

Los dos archivos de flujo de trabajo son esencialmente iguales, el archivo 2 tiene información opcional adicional

1.2 Instalación manual del modelo

💡

Visita: https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main para ver el tamaño del archivo, generalmente, los archivos más grandes proporcionan mejores resultados, pero también requieren más recursos de hardware

Diffusion models

Text encoders

VAE

Ubicación para guardar los archivos

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors             # o la versión que hayas seleccionado
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5-xxl-enc-bf16.safetensors                    # o la versión que hayas seleccionado
│   └─── vae/
│       └── Wan2_1_VAE_bf16.safetensors                      # o la versión que hayas seleccionado

1.3 Ejecución del flujo de trabajo de Kijai Wan2.1

Flujo de trabajo de Kijai Wan2.1

Asegúrate de que los nodos correspondientes hayan cargado los modelos correspondientes, usa la versión que descargaste

  1. Asegúrate de que el nodo WanVideo Vae Loader haya cargado el modelo Wan2_1_VAE_bf16.safetensors
  2. Asegúrate de que el nodo WanVideo Model Loader haya cargado el modelo Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors
  3. Asegúrate de que el nodo Load WanVideo T5 TextEncoder haya cargado el modelo umt5-xxl-enc-bf16.safetensors
  4. En el nodo WanVideo TextEncode ingresa el contenido de la descripción del video que deseas generar
  5. Haz clic en el botón Run, o utiliza el atajo Ctrl(cmd) + Enter para ejecutar la generación del video

Puedes modificar el tamaño en el nodo WanVideo Empty Embeds para cambiar el tamaño de la imagen

2. Flujo de trabajo de imagen a video de Kijai Wan2.1

2.1 Descarga del flujo de trabajo de imagen a video de Kijai Wan2.1

Descarga la siguiente imagen como imagen de entrada Flujo de trabajo de imagen a video de Kijai Wan2.1 输入图片

2.2 Descarga manual del modelo

💡

Puedes usar los modelos de la sección 1.2 de ComfyUI Native, parece que solo el text_encoder no funciona

Diffusion models Versión 720P

Versión 480P

Text encoders

VAE

CLIP Vision

Ubicación para guardar los archivos

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn.safetensors           # o la versión que hayas seleccionado
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5-xxl-enc-bf16.safetensors                       # o la versión que hayas seleccionado
│   ├── vae/
│   │   └──  Wan2_1_VAE_fp32.safetensors                         # o la versión que hayas seleccionado
│   └── clip_vision/
│       └──  clip_vision_h.safetensors

2.3 Ejecución del flujo de trabajo de imagen a video de Kijai Wan2.1

Flujo de trabajo de imagen a video de Kijai Wan2.1

Referencia la imagen por número, asegúrate de que los nodos y modelos correspondientes hayan cargado para completar la generación del video

  1. Asegúrate de que el nodo WanVideo Model Loader haya cargado el modelo Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn.safetensors
  2. Asegúrate de que el nodo Load WanVideo T5 TextEncoder haya cargado el modelo umt5-xxl-enc-bf16.safetensors
  3. Asegúrate de que el nodo WanVideo Vae Loader haya cargado el modelo Wan2_1_VAE_fp32.safetensors
  4. Asegúrate de que el nodo Load CLIP Vision haya cargado el modelo clip_vision_h.safetensors
  5. En el nodo Load Image, carga la imagen de entrada proporcionada anteriormente
  6. Guarda el valor predeterminado o modifica el WanVideo TextEncode para ajustar el efecto de la imagen
  7. Haz clic en el botón Run, o utiliza el atajo Ctrl(cmd) + Enter para ejecutar la generación del video

Flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

Esta parte usará el modelo GGUF para completar la generación de videos Repositorio de modelos: https://huggingface.co/city96/Wan2.1-T2V-14B-gguf/tree/main

Necesitamos ComfyUI-GGUF para cargar el modelo correspondiente, antes de comenzar, instala el nodo correspondiente usando ComfyUI-Manager o consulta el tutorial Instalación de nodos personalizados en ComfyUI para completar la instalación del nodo correspondiente

💡

Este flujo de trabajo es esencialmente similar al flujo de trabajo de ComfyUI Native, pero usamos el modelo GGUF y el nodo de modelo GGUF para completar la generación de videos, proporcionaré una lista completa de modelos para que los usuarios no vean este ejemplo.

1. Flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

1.1 Descarga del flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

Flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

1.2 Descarga manual del modelo

Selecciona un archivo de modelo Diffusion models para descargar, city96 proporciona varios modelos de diferentes versiones, visita https://huggingface.co/city96/Wan2.1-T2V-14B-gguf/tree/main para descargar una versión adecuada para ti, generalmente, los modelos de mayor tamaño proporcionan mejores resultados, pero también requieren más recursos de hardware

Selecciona una versión de Text encoders para descargar,

VAE

Ubicación para guardar los archivos

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1-t2v-14b-Q4_K_M.gguf                   # o la versión que hayas seleccionado
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # o la versión que hayas seleccionado
│   └── vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors

1.3 Ejecución del flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

Flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

  1. Asegúrate de que el nodo Unet Loader(GGUF) haya cargado el modelo wan2.1-t2v-14b-Q4_K_M.gguf
  2. Asegúrate de que el nodo Load CLIP haya cargado el modelo umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
  3. Asegúrate de que el nodo Load VAE haya cargado el modelo wan_2.1_vae.safetensors
  4. En el nodo CLIP Text Encoder ingresa el contenido de la descripción del video que deseas generar
  5. Haz clic en el botón Run, o utiliza el atajo Ctrl(cmd) + Enter para ejecutar la generación del video

2. Flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

2.1 Descarga del flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

Wan2.1 GGUF 720P I2V Workflow

2.2 Descarga manual del modelo

Selecciona un archivo de modelo Diffusion models para descargar, city96 proporciona varios modelos de diferentes versiones, visita https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-gguf/tree/main para descargar una versión adecuada para ti, generalmente, los modelos de mayor tamaño proporcionan mejores resultados, pero también requieren más recursos de hardware

Aquí uso el modelo wan2.1-i2v-14b-Q4_K_M.gguf para completar el ejemplo

Selecciona una versión de Text encoders para descargar,

VAE

Ubicación para guardar los archivos

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1-i2v-14b-Q4_K_M.gguf                   # o la versión que hayas seleccionado
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # o la versión que hayas seleccionado
│   └── vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors

2.3 Ejecución del flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

Flujo de trabajo de la versión GGUF de Wan2.1

  1. Asegúrate de que el nodo Unet Loader(GGUF) haya cargado el modelo wan2.1-i2v-14b-Q4_K_M.gguf
  2. Asegúrate de que el nodo Load CLIP haya cargado el modelo umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
  3. Asegúrate de que el nodo Load VAE haya cargado el modelo wan_2.1_vae.safetensors
  4. Asegúrate de que el nodo Load CLIP Vision haya cargado el modelo clip_vision_h.safetensors
  5. En el nodo Load Image, carga la imagen de entrada proporcionada anteriormente
  6. En el nodo CLIP Text Encoder, ingresa el contenido de la descripción del video que deseas generar, o usa el ejemplo proporcionado en el flujo de trabajo
  7. Haz clic en el botón Run, o utiliza el atajo Ctrl(cmd) + Enter para ejecutar la generación del video

Preguntas frecuentes

¿Cómo guardar el video en formato mp4?

El flujo de trabajo de generación de video anterior genera videos en formato .webp de forma predeterminada. Si deseas guardar en otro formato, puedes intentar usar el nodo video Combine del complemento ComfyUI-VideoHelperSuite para guardar el video en formato mp4. Formato de salida de video

Recursos relacionados

Todos los modelos están disponibles para descarga en Hugging Face y ModelScope: