fatberg_slim Image 2 Video Workflows

我被问过几次关于我的工作流，所以这里分享一下。

有些人反映从我的视频中加载工作流时遇到问题，因此我决定直接上传这些文件。

这些是我用来制作 图像转视频（I2V） 的设置。

工作流中包含了注释，说明了一些节点的功能。

你可能需要安装 SageAttention 和 Triton。

如果你重新连接几个节点，它可能仍能运行。我在工作流中留了相关说明，但我无法保证它一定能正常运行。

这些工作流并非我完全从零开始构建的。我基于一个现有的工作流（不确定具体是哪一个），然后添加了对我设置有用的组件。

我不是专家，所以如果遇到问题，请理解我只能提供有限的支持。

在你提问之前，请注意：我并没有使用任何“神奇的设置组合”来制作我的视频。

实际上，这比你想象的更依赖反复试验。有时我会让电脑通宵运行，第二天醒来发现有40个片段……

其中大概只有2-3个值得保留。其余的要么搞笑，要么像噩梦，要么纯粹是垃圾。

所以，如果你的第一次结果看起来很奇怪，别气馁——这正是乐趣的一部分。

如果加载工作流时提示缺少文件，请不要惊慌。

通常，你只需在谷歌中搜索这些文件的确切名称，然后下载到你的 ComfyUI 安装目录中对应的文件夹即可。缺失的自定义节点可以通过 ComfyUI Manager 安装。

请不要问我这些文件从哪里获取——我无法提供这方面的帮助。

运行工作流时，你可能会看到类似这样的消息：

clip missing: ['encoder.block.0.layer.0.SelfAttention.q.scale_weight', ...]

这是正常的。这仅仅意味着你使用的检查点包含了一些额外参数（例如来自略有不同的 CLIP/T5 变体或权重归一化版本），而这些参数在你当前的文本编码器/UNet 中没有一一对应的位置。ComfyUI 将其标记为“缺失”，但模型仍能正常加载和运行。只要你的输出看起来正常，就可以安全忽略这些消息。

有两个版本：

我主要使用 WAN MoEKsampler 工作流。

如果你想了解它具体做了什么，请查看 GitHub 页面：

简而言之：它会根据张量中的 sigma 值自动拆分两个采样器。

你无需手动拆分步骤，只需设置步数并点击“运行”即可。

如果你无法或不希望使用 WAN MoEKsampler，还有一个使用 标准 KSampler Advanced 的版本。

这个版本功能相同，但你需要自行处理步骤拆分。

两个工作流都：

请在运行前确保正确设置这些节点的保存路径。