摘要：阿里巴巴開源通義萬相Wan2.1模型，支持文生視頻、圖生視頻等多種功能，并整合關鍵環節簡化創作流程。官方和Kiji版本需配套使用各自工作流。低顯存顯卡可使用GGUF模型解決方案，最低適配4G顯存。ComfyUI已原生支持該模型，Kiji版本需額外插件。本文詳細介紹模型下載與工作流應用基礎知識，文中提供所用模型的國內網盤下載鏈接。
———————————————————————————————————————————
? ? 2025年5月，阿里巴巴正式開源通義萬相Wan2.1-VACE模型，Wan2.1模型同時支持文生視頻、圖像參考視頻生成、視頻重繪、視頻局部編輯、視頻背景延展以及視頻時長延展等多種生成和編輯能力，并且將生成與編輯的眾多關鍵環節整合，極大地簡化了創作流程，提升了創作效率。
? ? 萬相2.1模型可以在comfyui上自由調用，同時支持文生視頻、圖生視頻和視頻生視頻等功能，開源社區還有很多適配wan2.1的lora，視頻生成的效果也越來越好。
1 原生節點與模型
1.1 插件安裝
? ? comfyui官方在通義萬相模型發布后第二天即集成了對wan2.1模型的原生支持，無需額外插件，將comfyui內核更新至最新版本即可。
? ? 另外目前在各大平臺常見的還有kiji發布的wan2.1模型與工作流，但是需要注意的是：Kijai版本的模型與ComfyUI官方版本不兼容，需要各自分開配合對應工作流才能使用。即使用comfyui原生節點，無需安裝額外插件，使用wan2.1官方版本模型即可；使用kiji模型，需要使用對應的插件和節點（插件安裝目錄中提供有示例工作流）。
? ? kiji模型適配萬象2.1模型的插件是WanVideoWrapper
? ? 插件地址：https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper
? ? wanwideowrapper可以通過管理器直接進行安裝。
1.2 模型下載：
（1）官方模型下載地址：
https://huggingface.co/Wan-AI/models
（2）kiji發布的模型地址：
標準版本：https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main
fp8版本：https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main
注意：kiji版本模型與工作流需要下載kiji版本的VAE模型、text_encoders模型及clip模型，上述模型均在kiji模型發布頁中，見下圖示例，本節不再詳細說明。
后文以官方版本模型與工作流為例進行演示說明。
1.2.1 wan2.1視頻模型（官方版本）
wan2.1模型分為文生視頻（Text to Video）和圖生視頻（image to Video）兩種模型。
（1）文生視頻模型：
分為1.3B和14B兩種版本
1.3B版本可在消費級顯卡運行，最低需要8G及以上顯存，推薦16G以上顯存?，最大支持生成832×480像素視頻。
14B版本需要至少40G顯存的顯卡，適用于A100或H100等專業卡?，支持1280×720像素和832×480像素視頻。
（2）圖生視頻模型：大小都是14B，分為480P和720P兩種分辨率。
480p模型，最大支持生成832×480像素視頻。
720p模型，最大支持生成1280×720像素視頻。
（3）模型選擇
模型放置地址：..\ComfyUI\models\diffusion_models
需要根據電腦顯卡顯存的大小選擇對應版本的模型。
如下載kiji等發布的量化版本模型，推薦使用 fp16 版本而不是 bf16 版本，因為它們會得到更好的結果。質量排名（從高到低）：fp16 > bf16 > fp8_scaled > fp8_e4m3fn
1.2.2 VAE模型（官方版本）
官方版本VAE模型下載地址：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/vae
文件存放目錄：..\comfyui\models\vae
1.2.3 Clip模型（官方版本）
官方版本VAE模型下載地址：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/clip_vision
文件存放目錄：..\comfyui\models\clip vision
1.2.4 text_encoders模型（官方版本）
官方版本模型下載地址：
https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main
文件存放目錄：..\comfyui\models\text_encoders
注意：選擇模型時可以嘗試更高的分辨率，但不要過于追求精度，相同分辨率下的fp16與fp8效果差距不明顯，但fp16運行明顯變慢！
1.3 示例工作流
1.3.1 官方原生版本示例工作流
官方版本的示例工作流，可以在comfyui操作界面中的模板中直接調取，先點擊左上角“工作流”→“瀏覽模版”
在模版的“視頻”界面中可以找到wan2.1的基礎文生視頻和基礎圖生視頻工作流模板，點擊即可進入編輯頁面。
可以看到官方版本的wan2.1文生視頻和圖生視頻工作流都十分簡潔，整體與flux模型的工作流相似，按照這個工作流案例，調換對應的視頻模型即可。
1.3.2 kiji版本示例工作流
kiji版本的示例工作流在WanVideoWrapper插件的安裝目錄中，地址如下：
..\comfyui\custom_nodes\ComfyUI-WanVideoWrapper\example_workflows
打開默認的文生圖工作流，將工作流中的模型全部改變本地模型，然后點擊生成，用默認提示詞生成一段視頻。
2 低顯存顯卡GGUF模型解決方案
低顯存顯卡可以使用GGUF模型，最小可以適配到4G顯存，能在較低的配置資源上完成高質量的VACE視頻生成。
2.1 模型下載
2.1.1GGUF視頻模型
GGUF視頻模型發布頁：
https://huggingface.co/city96/models
UUGF模型放置路徑：..\ComfyUI\models\unet
2.1.2其它模型
GGUF模型在工作流中所需的VAE模型、text_encoders模型及clip模型均與官方版本大模型所使用的配套模型一致，無需額外下載。
2.2 工作流應用
GGUF的工作流應用也很簡單，僅需將官方基礎工作流中的“UNet加載器”替換為“Unet Loader(GGUF)”,并選擇GGUF版本大模型即可。
———————————————————————————————————————————
說明：文中所有模型已上傳至國內網盤，需要請自行轉存下載：
鏈接：https://pan.quark.cn/s/d2a73d8c9169
? ? 歡迎正在學習comfyui等ai技術的伙伴V加huaqingshan進入學習小組。在這里大家共同學習comfyui的基礎知識、最新模型與工作流、行業前沿信息等，也可以討論comfyui商業落地的思路與方向、實現副業自由。 歡迎感興趣的小伙伴，分享博主自用的comfyui整合包（已安裝超全節點與必備模型）、基礎學習資料、高級工作流等……
? ? 致敬每一位在路上的學習者，你我共勉！Ai技術發展迅速，學習comfyUI是緊跟時代的第一步，促進商業落地并創造價值才是學習的實際目標。
——畫青山學習專欄———————————————————————————————
Webui基礎學習與實操：https://blog.csdn.net/vip_zgx888/category_13020854.html
Comfyui基礎學習與實操：https://blog.csdn.net/vip_zgx888/category_13006170.html
comfyui功能精進與探索：https://blog.csdn.net/vip_zgx888/category_13005478.html
系列專欄持續更新中，歡迎訂閱關注，共同學習，共同進步！
—————————————————————————————————————————
?
)
