🔖 README

🔶 画廊中所有视频所使用的图像均通过 PimpMyPony 生成 🔶

今日推出新版本，新增全新动漫风格 ✨

🟣 致谢

本工作流旨在与 taek75799 的模型配合使用，因其遵循以下模型中可找到的动态提示结构：

WAN 2.2 Enhanced NSFW | SVI | camera prompt adherence (Lightning Edition) I2V and T2V fp8 GGUF

更新：经过一些测试，自动提示功能同样适用于 DigitalPastel 的模型。

我在他的 Smooth Mix Wan 2.2 I2V v2 版本上进行了测试。

此版本未包含之前版本中的 Lightx2v LoRas，我测试的是 lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16

在 High 上设置为 3.00，Low 上设置为 1.5

🔖 FULL I2V WORKFLOW LEGACY

• 移除了 Tensorrt 上采样器

• 禁用了 SageAttention 和 Triton 加速 [可通过打开第一个子图重新启用]

• 禁用了 Qwen3-VL 的 Torch Compile

现在该工作流兼容旧版 PyTorch 和 CUDA 版本（例如 py2.5+cu124）

🔖 I2V WORKFLOW LIGHTX2V

相较于 v1.0 的一些小改动：

• 移除了自定义文本框

• Qwen3-VL 的系统提示 现在位于子图外部，任何人都可修改

• 添加了 Lightx2v LoRa 堆栈，放置在此堆栈中的 LoRa 将应用于全部四个视频片段

种子说明：

在每个子图底部，您可以看到两个不同的种子：上方的是生成图像的 KSampler 节点的噪声种子，另一个是 Qwen3-VL 种子。若固定这两个种子，该子图将保持生成的视频不变。例如，您可以先生成前5秒的视频，再选择将其扩展至10秒，而无需重新生成前5秒。

此外，您还可以调整其他 Qwen 设置，即预设提示，尝试选择 Cinematic 或 Short Story 以观察差异。

🔖 FULL I2V WORKFLOW v1.0

完整工作流包含以下功能：

• 长视频生成 [5 至 20 秒]

• 自动提示 [Qwen3-VL]

• 上采样 [Tensorrt 上采样 或 2xLexicaRRDBNet，取决于您的硬件]

• 帧插值 [img2vid：30fps 和 60fps | MMAudio：24fps 和 50fps]

• MMAudio [已解锁 NSFW]

📝 操作说明

➡️ 安装此修改版节点，以使用无审查的 QwenVL 模型：

git clone https://github.com/huchukato/ComfyUI-QwenVL-Mod.git ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-QwenVL-Mod

注意：如果您通过管理器安装 QwenVL 节点，将无法使用 Abliterated 模型。

➡️ 重启 ComfyUI（它将自动安装所需依赖项）

➡️ 加载工作流并安装所有其他缺失的自定义节点

该工作流使用简单，只需记住子图中的文本框：

• 自定义文本框：大多情况下非必需，但我仍保留它，以便在需要使用某些 LoRa 的触发词时使用

• 提示描述框 [多语言 ITA ENG]： 只需写下您的创意，LLM 将自动完成其余工作，以 Wan 2.2 模型使用的动态提示格式格式化提示

• 最终提示：仅显示最终生成的提示

在工作流中，您将找到所有所需模型的下载链接

以上就是全部内容，祝您使用愉快 ^^

🔖 I2V AUTOPROMPT v1.0

用于自动提示的基础工作流

➡️ 安装此修改版节点，以使用无审查的 QwenVL 模型：

git clone https://github.com/huchukato/ComfyUI-QwenVL-Mod.git ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-QwenVL-Mod

注意：如果您通过管理器安装 QwenVL 节点，将无法使用 Abliterated 模型。

➡️ 重启 ComfyUI（它将自动安装所需依赖项）

➡️ 加载工作流，ComfyUI 将提示您安装另外两个节点

✍🏻 自动提示

➡️ 从下拉菜单中选择此 QwenVL 模型

➡️ 用意大利语或英语描述您希望在视频中看到的内容，然后运行工作流，它将生成语法正确的提示，您只需复制粘贴即可。

如有任何问题，请随时留言，祝您使用愉快 ^^