Motion Forge: Wan2.2 S2V - High-Motion & Long-Format Workflow 4 Steps

zardozaizardozai
31
414
base model
v1.0

详情

下载文件

模型描述

安装 RES4LYF !!!!

一个高度优化的 ComfyUI 工作流，专为使用 Wan2.2-S2V-14B 模型在仅 4 次采样步骤内生成长而动态、具有强烈运动效果的视频而设计。

此工作流是“Motion Forge”系列的下一代演进，突破了效率与时长的边界。它利用复杂的链式机制，按顺序扩展视频片段，从而仅凭一张参考图像和一个音频文件，即可生成显著更长的视频，同时保持高质量的运动表现与连贯性。

使用的模型： Wan2.2-S2V-14B-Q8_0.gguf

📖 描述

厌倦了短而缺乏动感的片段？这个工作流正是你的解决方案。它专为希望创作比标准输出更长、更具表现力、类似音乐视频风格动画的用户而设计。通过强大的“Video S2V Extend x5”组节点，工作流从一个初始视频潜在空间开始，分五个阶段逐步扩展。

这里的创新点在于极低的采样步数（仅4步），结合高CFG值（6）和专用采样器（uni_pc，beta57），优先实现快速、富有创意且高能量的运动生成。它非常适合为音乐制作动画、创建动态场景，或任何需要流畅夸张运动而非写实静态画面的应用。

✨ 功能与亮点

  • 🔥 超高速生成： 每次采样仅需 4 步，在实现如此长视频长度的前提下，生成速度极为迅速。

  • 💥 高动态输出： 通过高 CFG 值与特定采样器/调度器精心配置，最大化最终视频中的运动幅度与动感。

  • 🎬 长格式视频： 核心“Video S2V Extend x5”节点串联五次连续生成，将基础片段扩展为更长序列。

  • 🎵 音频转视频（S2V）： 通过 Wav2Vec 编码器完全集成音频分析，使视觉运动与输入音频轨道（示例中为 DEXTER_JUSTICE.wav）同步。

  • 🧹 内置内存管理： 包含 easy cleanGpuUsed、VRAMCleanup 和 RAMCleanup 节点，确保长时生成过程中的系统稳定性。

  • 🔧 智能预处理： 自动调整并准备参考图像（ComfyUI_02140_.png）以实现最佳兼容性。

  • 🎯 生产力优化修复： 采用一个“笨拙的技巧”（工作流中注明）修复 VAE 导致的首帧“过曝”问题：先复制首帧，解码后再移除。

🛠️ 技术细节

工作流： ComfyUI（包含 JSON 文件）
主模型： Wan2.2-S2V-14B-Q8_0.gguf
CLIP 模型： cow-umt5xxl-q4_0.gguf
VAE： Wan2_1_VAE_fp32.safetensors
音频编码器： wav2vec2_large_english_fp8_e4m3fn.safetensors
LoRA： lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors（强度：1.38）

🚀 使用说明

  1. 加载工作流： 将提供的 JSON 文件导入 ComfyUI。

  2. 检查模型路径： 确保 LoaderGGUF、ClipLoaderGGUF 和 VaeGGUF 节点中的模型文件路径（如 Wan2.2-S2V-14B-Q8_0.gguf 等）指向您系统中正确的文件位置。

  3. 输入您的媒体文件：

    • 参考图像： 将 LoadImage 节点的路径替换为您自己的起始图像。

    • 音频文件： 将 LoadAudio 节点的路径替换为您自己的音频文件（例如一首歌、对话或音景）。

  4. 调整提示词： 修改 CLIP Text Encode 节点（正向与负向）中的文本，描述您期望的场景并排除不想要的元素。

  5. 排队生成： 运行工作流！结果将是一个与您的音频合并的视频文件，保存在您的 ComfyUI 输出目录中。

💡 工作流分解（“魔法”核心）

工作流逻辑分组，清晰明了：

  1. 第1步 - 加载模型： 加载核心 Wan 模型、VAE，并应用专用 LoRA 以增强性能。

  2. 第2步 - 上传音频与参考图像： 将您的源媒体导入流程。

  3. 第3步 - 批处理设置： 设置全局参数，如批次大小、分段长度和采样步数。

  4. 第4步 - 提示词： 定义视觉风格与内容。

  5. 基础采样： 初始的 WanSoundImageToVideo 和 KSampler 节点，基于您的图像和音频生成第一个短视频潜在空间。

  6. Video S2V Extend X5（核心）： 此自定义组节点是工作流的引擎。它接收初始视频，并通过五个独立的扩展循环运行，每次使用不同种子，使视频在保持原始图像和音频约束的前提下“想象”出时间上的延续。

  7. 修复过曝首帧： 一个后处理链，解码最终的视频潜在空间，修正首帧的视觉瑕疵，并提取最终视频帧。

  8. 最终合成： VHS_VideoCombine 节点将所有生成的帧与原始音频文件结合，渲染出最终的 MP4 视频。

📝 工作流中的示例提示词

正向提示词：
"专业男性司机在车内，车窗外是纽约市夜景，霓虹灯光映照在脸上，头部轻微转向乘客方向的摄像头，沉思表情，街道灯光营造出电影级光晕，仪表盘照明，都市氛围，流畅的摄像机运动，黑色电影美学，蓝橙色调的忧郁光影，4K画质"

负向提示词：
"色调艳丽，过曝，静态，细节模糊不清，字幕，风格，作品，画作，画面，静止，整体发灰，最差质量，低质量，JPEG压缩残留，丑陋的，残缺的，多余的手指，画得不好的手部，画得不好的脸部，畸形的，毁容的，形态畸形的肢体，手指融合，静止不动的画面，杂乱的背景，三条腿，背景人很多，倒着走"
(翻译：避免过饱和、过曝、静态画面、细节模糊、字幕、艺术风格、低质量、丑陋、畸形、多余手指、手部/面部绘制不良、混乱背景等)

⚙️ 推荐设置

  • 想要更长视频： 可增加“Chunk Length”或通过复制 Video S2V Extend 组来添加更多扩展模块。

  • 尝试不同运动风格： 调整 CFG 值。较低值（3–5）可能产生更细微的运动，较高值（7–10）则可创造更强烈的动态效果。

  • 若连贯性断裂： 尝试在名为“Steps”的 PrimitiveInt 节点中使用稍高的步数（6–8）。

⚠️ 局限性与注意事项

  • 连贯性衰减： 与任何视频扩展技术一样，随着视频变长，与原始参考图像的连贯性可能会减弱。

  • 高显存占用： 生成长视频可能消耗大量显存，内存清理节点对稳定性至关重要。

  • 艺术性，非写实性： 4步方法专为表达性运动优化，而非追求完美稳定的写实帧。请拥抱其抽象与动态的输出特性！

标签： ComfyUI, Workflow, Wan2.2, Sound2Video, S2V, Video Generation, AI Video, Long Video, High Motion, AnimateDiff, AI Animation

此模型生成的图像

未找到图像。