Wan 2.2 14B i2v & t2v Enhanced Motion + 5B Latent Upscaler - Ultimate 6 Steps HD Pipeline
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关于此版本
模型描述
Wan 2.2 14B 图像到视频与文本到视频增强运动 + 5B 潜在超分辨率 - 终极6步高清工作流
您唯一需要的工作流。
修复缓慢运动，通过 Pusa LoRAs 提升细节，并采用革命性的双阶段超分辨率系统结合 WanNAG，生成令人惊叹的高清视频。
只需加载您的图像即可开始！
🚀 终极 Wan2.2 工作流现已上线！厌倦了这些问题？
您的 Wan2.2 生成结果运动缓慢、卡顿？
尝试加快生成速度时，结果质量低下、模糊不清？
想升级到高清时出现显存错误？
工作流复杂混乱，难以管理？
这个一体化解决方案彻底解决所有问题！我们已破解高速、高运动、高细节生成的核心密码。
这不只是另一个工作流，而是一个完整优化的生产流水线，让您从一张图像轻松生成出流畅、高清、惊艳的视频。所有流程均自动化，并通过子图构建出简洁直观的界面，零杂乱。
✨ 革命性功能与“魔法配方”：
1. 🎯 自动化 & 用户友好
全自动缩放：只需插入您的图像！工作流智能分析并将其缩放至 Wan 14B 模型的最佳分辨率（约0.23百万像素），无需任何手动操作即可确保稳定性和画质。
简洁子图架构：复杂技术被隐藏在组织良好的可折叠组中（“设置”、“提示词”、“超分辨率”）。您看到的只是一个简单的线性流程：图像 -> 提示词 -> SD输出 -> HD输出。功能强大，但操作简单。
2. ⚡ 增强运动引擎（14B 核心）
这是解决方案的核心。我们通过精密的双采样系统解决缓慢运动问题：
双模型协同：同时使用 Wan2.2-I2V-A14B-HighNoise 和 -LowNoise 两个模型。
Pusa LoRA 质量锚点：突破性技术！我们在两个模型中注入 Pusa V1 LoRAs（
HIGH_resized@ 1.5，LOW_resized@ 1.4），使得仅用6步即可保留高步数生成的清晰细节、对比度与纹理。速度提升，画质不减！Lightx2v 运动催化剂：为在低步数下强化运动效果，我们在不同模型中应用强大的 lightx2v 14B LoRA，强度分别为：在高噪声模型中使用5.6的高强度建立连贯运动，而在低噪声模型中使用2.0的精细强度进行优化。结果：动态流畅，不再迟缓。
3. 🎨 低显存高清超分辨率链（5B 强化）
这是让您的视频蜕变为杰作的关键。一套惊人轻量的双阶段处理流程：
第一阶段 - RealESRGAN x2：初始视频首先进行2倍上采样，奠定坚实基础。
第二阶段 - 潜在细节注入：这是秘密武器。上采样后的帧在潜在空间中由 Wan2.2-TI2V-5B 模型 进行精细优化。
FastWan LoRA：我们使用 FastWanFullAttn LoRA 提升5B模型效率，仅需6步且去噪值为0.2。
WanVideoNAG 节点：关键在于本阶段使用 WanVideoNAG（嵌套自适应梯度）技术。这使我们能以极低的 CFG（1.0） 生成自然、非过饱和图像，同时保留您的负向提示的威力，以消除伪影并引导超分。鱼与熊掌兼得。
结果：您获得5B模型生成的惊人细节与一致性，却无需承担通常的高显存开销。
4. 🍿 电影级最终润色
- RIFE 帧插值：最后一步，对上采样视频进行插值，生成丝滑流畅的32 FPS，彻底消除任何微小卡顿，呈现专业级电影级动态效果。
📊 技术概览与要求：
核心技术：高级双 KSamplerAdvanced 设置、潜在超分、WanNAG、RIFE 视频插值。
步数：14B 生成与5B 超分均仅需6步。
输出：自动生成两个视频：初始SD（640x352@16fps）与最终HD（1280x704@32fps）。
优化：包含 Patch Sage 注意力、Torch FP16 补丁、自动GPU显存清理，确保极致稳定。
所需模型（GGUF格式）：
14B 模型：
Wan2.2-I2V-A14B-HighNoise-Q8_0.gguf与LowNoise-Q8_0.gguf5B 模型：
Wan2.2-TI2V-5B-Q8_0.ggufLoRAs：Pusa（高/低）、Lightx2v 14B、FastWan 5B
文本编码器：
umt5-xxl-encoder-Q8_0.ggufVAE：
Wan2_1_VAE_fp32.safetensors或pig_wan2_vae_fp32-f16.gguf超分器：
RealESRGAN_x2plus.pth
所需自定义节点：VideoHelperSuite、Frame-Interpolation、KJNodes、easy-use、gguf、memory_cleanup。
🎬 使用方法（简单至极！）：
下载工作流与所有模型（下方链接）。
拖放
.json文件至 ComfyUI。点击 “加载图像” 节点，选择您的输入图片。
编辑 “CLIP 文本编码” 节点中的提示词。正向提示已包含详细运动指令——请按需个性化！
排队生成，静待魔法发生。
完成！工作流将自动处理其余所有步骤。
🔗 下载链接
请将下列文件放入 ComfyUI/models/ 目录的对应文件夹中。
模型 / LoRA / 组件
Wan2.2 14B - 高噪声Wan2.2-I2V-A14B-HighNoise-Q8_0.gguf
Wan2.2 14B - 低噪声Wan2.2-I2V-A14B-LowNoise-Q8_0.gguf
Wan2.2 5B - TI2VWan2.2-TI2V-5B-Q8_0.gguf
Pusa V1 LoRA（高）Wan22_PusaV1_lora_HIGH_resized_dynamic_avg_rank_98_bf16.safetensors
Pusa V1 LoRA（低）Wan22_PusaV1_lora_LOW_resized_dynamic_avg_rank_98_bf16.safetensors
Lightx2v 14B LoRAlightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors
FastWan 5B LoRAWan2_2_5B_FastWanFullAttn_lora_rank_128_bf16.safetensors
UMT5-XXL 文本编码器umt5-xxl-encoder-Q8_0.gguf
Wan VAEWan2_1_VAE_fp32.safetensors / pig_wan2_vae_fp32-f16.gguf
RealESRGAN 超分器RealESRGAN_x2plus.pth
RIFE 模型rife49.pth（通常随 ComfyUI-Frame-Interpolation 一并打包）
所需自定义节点：
ComfyUI-VideoHelperSuite
ComfyUI-Frame-Interpolation
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-easy-use
ComfyUI-gguf（或 ComfyUI-GGUF-Integrated）
ComfyUI_memory_cleanup
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