Wan2.2 Fun Control ComfyUI 工作流完整使用指南，官方+社区版本（Kijai, GGUF）工作流全攻略

本教程将全面介绍 Wan2.2 Fun Control 视频控制生成模型在 ComfyUI 中的各种实现方式和使用方法。Wan2.2 Fun Control 是阿里云推出的新一代视频生成与控制模型，通过引入创新性的控制代码（Control Codes）机制，结合深度学习和多模态条件输入，能够生成高质量且符合预设控制条件的视频。

本教程涵盖的版本和内容

已完成的版本：

• ✅ ComfyUI 官方原生版本 - 由 我再 ComfyOrg 官方文档中提供的完整工作流
• ✅ Wan2.2 Fun Control 14B 视频控制版本 - 高质量多模态控制视频生成

正在准备中的版本：

• 🔄 Kijai WanVideoWrapper 版本 - 社区开发的便捷包装器
• 🔄 GGUF 量化版本 - 适用于低配置设备的优化版本

模型技术特点

Wan2.2 Fun Control 基于 Wan2.2 架构，专门针对视频控制生成进行了优化，具备以下核心特性：

核心优势：

• 多模态控制：支持多种控制条件，包括 Canny（线稿）、Depth（深度）、OpenPose（人体姿势）、MLSD（几何边缘）等，同时支持使用轨迹控制
• 高质量视频生成：基于 Wan2.2 架构，输出影视级质量视频
• 多语言支持：支持中英文等多语言提示词输入
• 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

开源协议说明

Wan2.2 Fun Control 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。

Wan2.2 Fun Control 开源模型版本概览

相关代码仓库

• VideoX-Fun GitHub 仓库 - 官方提供的完整实现代码
• Wan2.2 Fun Control 官方文档 - 详细的模型说明和使用指南

Wan2.2 Fun Control ComfyUI 官方原生版本工作流使用指南

版本说明

ComfyUI 官方原生版本由 ComfyOrg 团队提供，使用重新打包的模型文件，确保与 ComfyUI 的最佳兼容性。该版本支持标准模式和 Lightx2v 4步 LoRA 加速模式。

性能对比测试

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：

由于使用了4 步 LoRA 对于初次使用工作流的用户体验较好，但可能导致生成的视频动态会有损失，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。

1. Wan2.2 Fun Control 视频控制生成 ComfyUI 工作流

工作流获取方式

下载下面的视频或者 JSON 文件并拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流

请下载下面的图片及视频，我们将作为输入。

这里我们使用了经过预处理的视频, 可以直接用于控制视频生成

模型文件下载

下面的模型你可以在 Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged 找到

Diffusion Model

• wan2.2_fun_control_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
• wan2.2_fun_control_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors

Wan2.2-Lightning LoRA (可选，用于加速)

• wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
• wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors

VAE

• wan_2.1_vae.safetensors

Text Encoder

• umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_fun_control_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_fun_control_high_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

操作步骤详解

1. High noise 模型及 LoRA 加载

• 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_fun_control_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

2. Low noise 模型及 LoRA 加载

• 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_fun_control_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

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 节点上传起始帧
6. 在第二个 Load video 节点控制视频的 pose 视频, 提供的视频已经经过预处理可以直接使用
7. 由于我们提供的视频是预处理过的 pose 视频，所以对应的视频图像预处理节点需要禁用，你可以选中后使用 Ctrl + B` 来禁用
8. 修改 Prompt 使用中英文都可以
9. 在 Wan22FunControlToVideo 修改对应视频的尺寸, 默认设置了 640*640 的分辨率来避免低显存用户使用这个工作流时过于耗时
10. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

补充说明

由于在 ComfyUI 自带的节点中，预处理器节点只有 Canny 的预处理器，你可以使用使用类似 ComfyUI-comfyui_controlnet_aux 来实现其它类型的图像预处理

Wan2.2 Fun Control Kijai WanVideoWrapper ComfyUI 工作流

这部分教程将介绍使用 Kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper 的便捷方式。

相关模型仓库：https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled

Wan2.2 Fun Control GGUF 量化版 ComfyUI 工作流

GGUF 版本适用于显存有限的用户，提供以下资源：

QuantStack/Wan2.2-Fun-A14B-Control-GGUF

相关自定义节点： City96/ComfyUI-GGUF

相关资源

Wan2.2 Fun 官方资源

• Wan2.2 Fun GitHub 仓库
• Wan2.2 Fun Control 官方文档

社区资源

• ComfyUI 官方 Discord
• Wan2.2 社区讨论