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系列教程ComfyUI 进阶教程videowan2.1Wan2.1 T2V & I2V

昆仑万维发布SkyReels-V2无限时长电影生成模型

2025/04/21

通义 Wan2.1 ComfyUI 工作流

阿里巴巴于2025年2月开源的Wan2.1是当前视频生成领域的标杆性模型，其开源协议为Apache 2.0，提供14B（140亿参数）和1.3B（13亿参数）两个版本，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。

另外目前已有社区作者制作了 GGUF 和量化版本

本文将带领你完成对应的 Wan2.1 相关工作流包括：

  • ComfyUI 原生支持的 Wan2.1 工作流
  • 来自 Kijai 的版本
  • 来自 City96 的 GGUF 版本
💡

本教程中用所有的工作流文件，都已经包含对应的工作流信息，可直接拖入 ComfyUI 加载对应的工作流及模型信息，在弹窗后点击下载对应模型即可，如果无法完成对应模型下载，请参考手动安装部分完成模型安装，所有输出视频将会输出至 ComfyUI/output 目录下 由于 Wan2.1 将 480P 和 720P 的模型分开，但是对应工作流除了模型和画布尺寸，其它工作流并没有差异，你可以根据对应的 720P 或者 480P 工作流进行调整另一版本工作流

Wan2.1 ComfyUI 原生（native）工作流示例

以下工作流来自 ComfyUI 官方博客，目前 ComfyUI 已原生支持 Wan2.1,使用官方原生支持版本请升级你的 ComfyUI 到最新版本，请参考 如何升级 ComfyUI 部分指南完成升级。 ComfyUI Wiki 对原始的工作流进行了整理。

更新 ComfyUI 到最新版本之后 在 菜单栏 Workflows -> Workflow Templates 中可以看到 Wan2.1 的工作流模板

Wan2.1 工作流模板

此版本的对应工作流文件全部来自于 Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged

其中 Diffusion models Comfy-org 提供了多个版本，如果本文中官方原生版本所用模型版本对硬件要求较高，你可以选择自己需要的版本来进行使用

  • i2v 为 image to video 即 图生视频模型， t2v 为 text to video 即 文生视频模型
  • 14B、1.3B 为对应的参数量，数值越大对硬件性能要求越高
  • bf16、fp16、fp8 代表不同的精度，精度越高对硬件性能要求越高
    • 其中bf16 可能需要Ampere 架构及以上的 GPU 支持
    • fp16 受支持更广泛
    • fp8 精度最低，对硬件性能要求最低，但效果相对也会较差
  • 通常文件体积越大对设备的硬件要求也越高

1. Wan2.1 文生视频工作流

1.1 Wan2.1 文生视频工作流文件下载

下载下面的图片，并拖入 ComfyUI 或使用菜单栏 Workflows -> Open(Ctrl+O) 打开以加载工作流

Wan2.1 文生视频工作流

Json 格式文件下载

1.2 手动模型安装

如果上面的工作流文件无法完成模型下载，请下载下面的模型文件，并保存到对应的位置。

💡

不同类型模型有多个文件的，请下载一个即可，ComfyUI Wiki 已经按照对 GPU 性能要求顺序由高到低排序了。你可以访问这里查看所有模型文件。

从下面选择一个Diffusion models 模型文件进行下载，

从Text encoders 选择一个版本进行下载，

VAE

文件保存位置

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1_t2v_14B_fp16.safetensors              # 或者你选择的版本
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # 或者你选择的版本
│   └── vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors

1.3 按流程完成工作流运行

ComfyUI Wan2.1 工作流步骤

  1. 确保Load Diffusion Model节点加载了 wan2.1_t2v_1.3B_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 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. 可以在CLIP Text Encoder节点中输入你想要生成的视频描述内容
  5. 点击 Queue 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

2. Wan2.1 图生视频工作流

2.1 Wan2.1 图生视频工作流 14B Workflow

工作流文件下载 请点击下面的按钮下载对应的工作流，然后拖入 ComfyUI 界面或者使用菜单栏 Workflows -> Open(Ctrl+O) 进行加载

Wan2.1 图生视频工作流 14B 480P Workflow

Json 格式文件下载

这个版本的工作流和 480P 版本基本一致，只是使用的 diffusion model 不同，和 WanImageToVideo 节点的尺寸不同

下载下面的图片作为输入图片 Wan2.1 图生视频工作流 14B 480P Workflow 输入图片示例

2.2 手动模型下载

如果上面的工作流文件无法完成模型下载，请下载下面的模型文件，并保存到对应的位置

Diffusion models

720P 版本

480P 版本

Text encoders

VAE

CLIP Vision

文件保存位置

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors         # 或者你选择的版本
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # 或者你选择的版本
│   └── vae/
│   │   └──  wan_2.1_vae.safetensors
│   └── clip_vision/
│       └──  clip_vision_h.safetensors

2.3 按流程完成 Wan2.1 480P 图生视频工作流

ComfyUI Wan2.1 工作流步骤

  1. 确保Load Diffusion Model节点加载了 wan2.1_i2v_480p_14B_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 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. 确保Load CLIP Vision节点加载了 clip_vision_h.safetensors 模型
  5. 在Load Image节点中加载前面提供的输入图片
  6. 在CLIP Text Encoder节点中输入你想要生成的视频描述内容，或者使用工作流中的示例
  7. 点击 Queue 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

Kijai Wan2.1 量化版本工作流

这个版本由 Kijai 提供,需要配合以下自定义节点使用

需要安装下面三个节点:

请在开始前使用 ComfyUI-Manager 或者参考ComfyUI 自定义节点安装教程完成对应这三个自定义节点的安装

模型仓库：Kijai/WanVideo_comfy

该仓库提供了多种不同版本的模型，请按照你的设备性能选择合适的模型，通常体积越大，效果越好，但同时对设备性能要求也越高。

💡

如果 ComfyUI 原生工作流在你的设备上运行良好，你也可以使用Comfy Org 提供的模型，在示例中，我将使用 Kijai 提供模型来完成示例

1. Kijai 文生图工作流

1.1 Kijai Wan2.1 文生图工作流下载

请点击下面的按钮下载对应的工作流,请点击下面的按钮下载对应的工作流，然后拖入 ComfyUI 界面或者使用菜单栏 Workflows -> Open(Ctrl+O) 进行加载

以上两个工作流文件基本相同，2 号文件多了可选的备注信息

1.2 手动模型安装

💡

访问： https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main 查看文件体积大小，通常文件体积越大，效果越好，但同时对设备性能要求也越高

Diffusion models

Text encoders模型

VAE模型

文件保存位置

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors             # 或者你选择的版本
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5-xxl-enc-bf16.safetensors                    # 或者你选择的版本
│   └─── vae/
│       └──  Wan2_1_VAE_bf16.safetensors

1.3 按步骤完成工作流的运行

Wan2.1 文生图工作流步骤

确保对应节点加载了对应模型，使用你下载的版本即可

  1. 确保 WanVideo Vae Loader 节点加载了 Wan2_1_VAE_bf16.safetensors 模型
  2. 确保 WanVideo Model Loader 节点加载了 Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors 模型
  3. 确保 Load WanVideo T5 TextEncoder 节点加载了 umt5-xxl-enc-bf16.safetensors 模型
  4. 在 WanVideo TextEncode 处输入你想要生成的视频画面提示词
  5. 点击 Queue 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

可以修改 WanVideo Empty Embeds 中的尺寸来修改画面尺寸

2. Kiai Wan2.1 图生视频工作流

2.1 工作流文件下载

下载下面的图片我们将作输入图片 ComfyUI wan2.1图生视频工作流输入图片

2.2 手动模型下载

💡

使用 ComfyUI Native 部分的示例的模型也是可以的，似乎仅有 text_encoder 无法使用

Diffusion models 720P 版本

480P 版本

Text encoders模型

VAE模型

CLIP Vision

文件保存位置

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn.safetensors           # 或者你选择的版本
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5-xxl-enc-bf16.safetensors                       # 或者你选择的版本
│   ├── vae/
│   │   └──  Wan2_1_VAE_fp32.safetensors                         # 或者你选择的版本
│   └── clip_vision/
│       └──  clip_vision_h.safetensors

2.3 按步骤完成工作流的运行

Wan2.1 量化版图生视频480P工作流说明

请参考图片序号，确保对应节点和模型均已加载来完成来确保模型能够正常运行

  1. 确保 WanVideo Model Loader 节点加载了 Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn.safetensors 模型
  2. 确保 Load WanVideo T5 TextEncoder 节点加载了 umt5-xxl-enc-bf16.safetensors 模型
  3. 确保 WanVideo Vae Loader 节点加载了 Wan2_1_VAE_fp32.safetensors 模型
  4. 确保 Load CLIP Vision 节点加载了 clip_vision_h.safetensors 模型
  5. 在 Load Image 节点中加载我们前面提供的输入图片
  6. 保存默认或者修改 WanVideo TextEncode 提示词来调整画面效果
  7. 点击 Queue 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

Wan2.1 GGUF 版本工作流

这个部分我们将使用 GGUF 版本模型来完成视频生成 模型仓库：https://huggingface.co/city96/Wan2.1-T2V-14B-gguf/tree/main

我们需要 ComfyUI-GGUF 来加载对应模型，请在开始前使用 ComfyUI-Manager 或者参考ComfyUI 自定义节点安装教程完成对应自定义节点的安装

💡

这个版本工作流基本与 ComfyUI Native 版本工作流一致，只不过我们使用了 GGUF 版本和对应 GGUF模型加载来完成视频生成，我仍旧会在这个部分提供完整的模型列表，防止有些用户直接查看这个部分的示例。

1. Wan2.1 GGUF 版本文生视频工作流

1.1 工作流文件下载

Wan2.1 GGUF 版本文生视频工作流

1.2 手动模型下载

从下面选择一个Diffusion models 模型文件进行下载， city96 提供了多种不同版本的模型，请访问 https://huggingface.co/city96/Wan2.1-T2V-14B-gguf/tree/main 下载一个合适你的版本,通常体积越大，效果越好，但同时对设备性能要求也越高

从Text encoders 选择一个版本进行下载，

VAE

文件保存位置

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1-t2v-14b-Q4_K_M.gguf             # 或者你选择的版本
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # 或者你选择的版本
│   └── vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors

1.3 按步骤完成工作流的运行

Wan2.1 GGUF 版本文生图工作流

  1. 确保 Unet Loader(GGUF) 节点加载了 wan2.1-t2v-14b-Q4_K_M.gguf 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 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. 可以在CLIP Text Encoder节点中输入你想要生成的视频描述内容
  5. 点击 Queue 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

2. Wan2.1 GGUF 版本图生视频工作流

2.1 工作流文件下载

Wan2.1 GGUF 版本 720P图生视频工作流

2.2 手动模型下载

从下面选择一个Diffusion models 模型文件进行下载， city96 提供了多种不同版本的模型，请访问对应仓库下载适合你的版本，通常体积越大，效果越好，但同时对设备性能要求也越高

在这里我使用 wan2.1-i2v-14b-Q4_K_M.gguf 模型来完成示例

从Text encoders 选择一个版本进行下载，

VAE

文件保存位置

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.1-i2v-14b-Q4_K_M.gguf                   # 或者你选择的版本
│   ├── text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors      # 或者你选择的版本
│   └── vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors

2.3 按步骤完成工作流的运行

Wan2.1 GGUF 版本图生视频工作流

  1. 确保 Unet Loader(GGUF) 节点加载了 wan2.1-i2v-14b-Q4_K_M.gguf 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 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  4. 确保 Load CLIP Vision 节点加载了 clip_vision_h.safetensors 模型
  5. 在 Load Image 节点中加载前面提供的输入图片
  6. 在 CLIP Text Encoder 节点中输入你想要生成的视频描述内容，或者使用工作流中的示例
  7. 点击 Queue 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

常见问题

如何保存为 mp4 格式视频

上面的视频生成工作流默认生成的为 .webp 格式视频，如果想要保存为其它格式视频，可以尝试使用 ComfyUI-VideoHelperSuite 插件中的 video Combine 节点来保存为 mp4 格式视频 视频输出格式

相关资源

目前所有模型已在 Hugging Face 和 ModelScope 平台开放下载：