WAN 2.2 T2I Low Noise Only (Text to Image) With SageAttention + BlockSwap + NSFW

大家好！我向大家介绍我在 ComfyUI 中使用 Wan 2.2 生成视频的工作流程。

我建议将 Lightning LoRA 的强度从 0.5 调整到 1，以避免细节过多。

我已包含使用 Wan 2.2 T2I 及一些 LoRA 的工作流。

你需要准备 Wan 2.2 模型低噪声版本（https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main）、clip（https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/umt5-xxl-enc-bf16.safetensors）和 VAE（Wan 2.1 VAE）。

GGUF - https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-T2V-A14B-GGUF/tree/main/LowNoise

此外，我还包含了来自以下链接的 LoRA，以获得更好的生成效果：/model/1832621/dslr-photovideo-wan-2122-low-noise?modelVersionId=2073884 和 https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Lightning/blob/main/Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-250928/low_noise_model.safetensors。同时，我建议使用以下 LoRA：/model/1822984?modelVersionId=2180477 和 /model/1662740?modelVersionId=2066914。

你还需要安装 Sageattention 2.2.0（带 Triton）（https://huggingface.co/Kijai/PrecompiledWheels/tree/main）和 Torch 2.7.0+ 以实现更快的生成（https://github.com/pytorch/pytorch/releases），同时需下载并安装 CUDA 12.8（https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive）和 VS Code（https://visualstudio.microsoft.com/downloads/）。

安装 Sageattention 的说明（1.0.6 版本）：如何安装 Sageattention 2.2.0？将 .whl 文件重命名为 .zip，然后将 .zip 中的文件夹解压并放入 ComfyUI\python_embeded\Lib\site-packages。

我建议至少生成 540p 分辨率的图像，但为获得更佳效果，建议生成 720p。

如果在使用工作流时遇到问题，请留言反馈。