WAN 2.2 Animate Workflow with SageAttention + BlockSwap + GGUF (include Upscale and Interpolation)

你好！我向大家介绍我使用 Wan 2.2 Animate 为 ComfyUI 生成视频的工作流程。

这是一个实验性工作流程，仅供娱乐尝试。

你需要拥有 Wan 2.2 Animate 模型
（https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main）、
clip（https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/umt5-xxl-enc-bf16.safetensors）、
音频编码器（https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/audio_encoders）以及 VAE（wan 2.1 vae）。

GGUF - https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-Animate-14B-GGUF/tree/main

此外，我还包含了 LoRA https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/Lightx2v，以获得更佳和更快的生成效果。

我建议将 LoRA 的强度设为 1.5 以获得最佳结果。

你还需安装 Sageattention 2.2.0（带 Triton）（https://huggingface.co/Kijai/PrecompiledWheels/tree/main）以及 Torch 2.7.0+ 以实现更快的生成（https://github.com/pytorch/pytorch/releases），同时需要下载并安装 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；要安装 Sageattention 2.2.0，请将 .whl 文件重命名为 .zip，并将 .zip 中的文件夹放入 ComfyUI\python_embeded\Lib\site-packages）。

如有任何问题或发现工作流中的错误，请留下评论。