WAN 2.2-T2V-Workflow (Kijai Wrapper + Automatic Prompt Optimization)
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模型描述
你好，这是一个基于 ComfyUI 和 Wan2.2 构建的 T2V（文本到视频）工作流。Wan2.2 是一个能够生成超高质量视频的模型，该工作流的功能如下：
在确保超高质量的同时，最大程度优化渲染时间——你只需 5 分钟即可获得一个 5 秒的视频。
输入简单提示词即可获得超高质量结果（此功能需在在线平台使用；本地运行时可禁用）。
让我们开始吧！
Wan2.2 文本到视频
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🔗 工作流在线测试链接
🔗 https://www.runninghub.ai/post/1956796892379058177/?inviteCode=rh-v1171
首次点击：点击链接领取 1100 RH 币（仅限新用户）
币的用途：
1. 免费使用 RTX 4090 渲染工作流 2 小时
2. 可生成约 20 个视频（分辨率：1280*720）
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📦 需下载的 WAN 模型
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🔴 主要 WAN 模型
Wan2_2-T2V-A14B_HIGH_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
🔗 下载链接
🗂️ 放置位置：ComfyUI/models/diffusion_models
以及
Wan2_2-T2V-A14B-LOW_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
🔗 下载链接
🗂️ 放置位置：ComfyUI/models/diffusion_models
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🟣 WAN2.2-LIGHTING
Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-Seko-V1-high_noise_model.safetensors
🔗 下载链接
以及
Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-Seko-V1-low_noise_model.safetensors
🔗 下载链接
🗂️ 放置位置：ComfyUI/models/vae
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🟣 WAN VAE
Wan2_1_VAE_bf16
🔗 下载链接
或
wan2_1_vae_fp8
🔗 下载链接
🗂️ 放置位置：ComfyUI/models/vae
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🟣 WAN 文本编码器
umt5-xxl-enc-bf16.safetensors
🔗 下载链接
或
umt5-xxl-enc-fp8.safetensors
🔗 下载链接
🗂️ 放置位置：ComfyUI/models/text_encoders
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⚠️⚠️⚠️ 提示词优化
此功能仅可在在线平台使用。本地运行时，需禁用提示词优化节点。
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⚠️ Torch Compile 警告
若你的环境不支持 Torch Compile，请在模型加载器中将注意力模式设为 sdpa，绕过 Torch Compile 设置，并将 base_precision 仅设为 fp16。
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⚠️ 模块交换
如果你的显存较低或出现 OOM 错误，模块交换功能会有所帮助。可先跳过，然后逐步增加交换模块数量，直到不再出现 OOM（最多可设为 40）。此操作会降低速度，如有足够显存请勿启用。
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⚠️ 其他已知问题
若出现包含 “FlowMatch” 的错误，请将调度器从 FlowMatch_Causvid 改为 uni_pc（或你喜欢的其他调度器，如 dmp++_sde/beta 也很好）。