最强视频生成框架 Wan2.1

官网

通义万相：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1 ComfyUI 官方示例：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan/

功能介绍

文生视频/图生视频。优势如下：

• SOTA 性能：Wan2.1 在多个基准测试中始终优于现有的开源模型和最先进的商业解决方案
• 支持消费级 GPU：T2V-1.3B 型号仅需 8.19 GB VRAM。它可在约 4 分钟内（未使用量化等优化技术）在 RTX 4090 上生成 5 秒的 480P 视频。其性能甚至可与一些闭源模型相媲美。
• 多项任务：Wan2.1 在文生视频、图生视频、视频编辑、文生图和视频转音频方面表现出色，推动了视频生成领域的发展。
• 视觉文本生成：Wan2.1 是第一个能够生成中英文文本的视频模型，具有强大的文本生成功能，可增强其实际应用。
• 强大的视频 VAE：Wan-VAE提供卓越的效率和性能，可对任意长度的 1080P 视频进行编码和解码，同时保留时间信息，使其成为视频和图像生成的理想基础。

模型下载

• 下载 wan2.1_t2v_1.3B_bf16.safetensors 文生视频模型并且放到 ComfyUI/models/diffusion_models 中
• 下载 wan2.1_i2v_720p_14B_fp8_e4m3fn.safetensors 图生视频模型并且放到 ComfyUI/models/diffusion_models 中
• 下载 clip_vision_h.safetensors 并且放到 ComfyUI/models/clip_vision 中
• 下载 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 并且放到 ComfyUI/models/text_encoders 下
• 下载 wan_2.1_vae.safetensors 并且放到 ComfyUI/models/vae 中

文生视频工作流

工作流下载地址：百度网盘

图生视频工作流

工作流下载地址：百度网盘

注意：Patch Sage Attention KJ 节点是一个推理加速节点，默认选 auto 即可，该节点会在运行时选择最合适的参数。使用该节点需要 安装 sageattention

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