Wan 2.2 SVI Pro - Image-to-Video Extension Loop

这个 Wan 2.2 SVI Pro 工作流专为长视频延续并减少“质量衰减”而设计，通过受控的循环生成方式，而非反复编码/解码片段来实现。其核心理念是保持一个稳定的锚点（在整个运行过程中保持一致的初始参考），同时将前一片段的潜在结果传递至下一片段。在图中可以看到，SVI Pro 嵌入步骤明确以 anchor_samples 和 prev_samples 作为输入，并配合一个 motion_latent_count 控制参数，以平滑片段间的连续性。

在实际使用中，你可以将其视为“一次生成，多次扩展”：只需一次性设置基础分辨率/长度，然后为每个延续片段准备多条提示词，循环系统将自动迭代执行该计划。该工作流定义了一个循环控制器和一个 LOOP COUNT 值（此处默认设为 9），用于决定将执行多少轮延续。若希望衔接更平滑，可保持较小的 motion-latent 重叠（这正是 motion_latent_count 输入的作用）；若希望制作“分镜蒙太奇”而非真正连续的视频，可每段更换锚点参考，或停止传递 prev_samples，使每段更独立，同时仍受益于 Pro 模型的稳定性。

🎥 YouTube 视频教程

想了解这个工作流到底是什么，以及如何快速上手？

本视频将介绍该工具的功能定位、一键启动方法，以及我的核心设计思路——无需本地部署，无需复杂环境配置。

所有演示均直接在 RunningHub 上进行，让你第一时间体验实际效果。

👉 YouTube 教程： https://youtu.be/gApgdCigNzw

开始前建议完整观看视频——掌握整体思路能让你更快上手，避免常见误区。

⚙️ RunningHub 工作流

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👉 工作流： https://www.runninghub.ai/post/2006963154827354113/?inviteCode=rh-v1111

若效果符合预期，后续可部署至本地进行自定义调整。

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📺 Bilibili 更新（中国大陆及亚太地区）

如果你身处亚太地区，可通过下方视频查看该工作流的实测演示与创意解析。

📺 B站视频： https://www.bilibili.com/video/BV1hvvfBTEpZ/

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