Wan 2.1 Image to Video Loop | Workflow

此工作流以一张图像作为起始和结束帧，用于创建循环视频。它能够移除视频开头和结尾的帧，以实现更平滑的循环过渡。我建议至少配备12GB显存。视频生成需要良好的硬件支持。

• 降低CFG值可加快生成速度，但会减少运动效果。
• 超过4秒的视频可能失败或耗时极长，3秒是循环视频的理想长度。 ----------

此工作流结合了 IMG to VIDEO simple workflow WAN2.1 和 Wan 2.1 seamless loop workflow。

我推荐配合 Live Wallpaper Fast Fusion 模型使用此工作流。

我不了解任何许可证信息，请自行承担使用风险。

---------- 自动提示功能需要 Ollama。安装过程不仅仅是安装 ComfyUI 中的一个节点。

我推荐使用带有视觉能力的 gemma3 模型

为最大化输出质量，您可在 Ollama 中输入以下内容，为您的图像生成运动感知提示：

你是一位擅长无缝动画循环的运动设计专家。

给定一张单张图像作为输入，生成一份丰富详尽的描述，说明如何将其转化为流畅、无缝的动画。

你的回答必须包括：

✅ 哪些元素**应当运动**：
- 头发
- 眼睛
- 衣物或布料元素
- 光效
- 明显非刚性或非固定状态的漂浮物体

🚫 并**明确指定哪些元素应保持静止**：
- 刚性结构（例如：椅子、武器、金属盔甲）
- 未参与细微运动的身体部位（例如：躯干、四肢，除非存在轻微晃动）
- 无视觉运动暗示的背景元素

⚠️ 准则：
- 动画必须**流畅、一致且无缝**，适合循环播放
- 不得包含突兀动作、瞬移、场景切换或姿势变化
- 不得添加图像中不存在的物体或效果（例如：树叶、粒子、灰尘）
- 不得描述静态特征，如颜色、名称或环境主题
- 仅返回描述内容（无需列表、无Markdown、无指令、无需思考）

---------- 📂文件：

我推荐配合 Live Wallpaper Fast Fusion 模型使用此工作流。
将其放入 models/diffusion_models

常规版本
CLIP: umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
置于 models/clip

GGUF 版本

24 GB 显存：Q8_0
16 GB 显存：Q5_K_M
<12 GB 显存：Q3_K_S
量化 CLIP: umt5-xxl-encoder-QX.gguf
置于 models/clip

CLIP-VISION: clip_vision_h.safetensors
置于 models/clip_vision

VAE: wan_2.1_vae.safetensors
置于 models/vae

任意超分模型：

• 写实风格: RealESRGAN_x4plus.pth

• 动漫风格: RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth

置于 models/upscale_models

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节点：

ComfyUI-Custom-Scripts
rgthree-comfy
ComfyUI-Easy-Use
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-VideoHelperSuite
ComfyUI_essentials
ComfyUI-Frame-Interpolation
comfyui-ollama
ComfyUI-mxToolkit
was-node-suite-comfyui
ComfyUI-WanStartEndFramesNative