> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Wan2.1 FLF2V en ComfyUI: generación de video con primer y último fotograma > Genera video 720p entre un primer y último fotograma con el flujo de trabajo nativo Wan2.1 FLF2V en ComfyUI, con archivos de modelo y pasos de configuración. Wan FLF2V (generación de video de primer y último fotograma) es un modelo de generación de video de código abierto desarrollado por el equipo Alibaba Tongyi Wanxiang. Su licencia de código abierto es [Apache 2.0](https://github.com/Wan-Video/Wan2.1?tab=Apache-2.0-1-ov-file). Solo necesitas proporcionar dos imágenes como fotogramas inicial y final, y el modelo genera automáticamente los fotogramas de transición intermedios, produciendo un video en alta definición de 720p lógicamente coherente y de movimiento natural. **Aspectos técnicos destacados** 1. **Control preciso del primer y último fotograma**: la tasa de coincidencia de los fotogramas inicial y final alcanza el 98%, definiendo los límites del video mediante las escenas inicial y final, y rellenando de forma inteligente los cambios dinámicos intermedios para lograr transiciones de escena y efectos de transformación de objetos. 2. **Generación de video estable y fluida**: gracias al uso de características semánticas CLIP y mecanismos de atención cruzada, la tasa de vibración del video se reduce en un 37% en comparación con modelos similares, lo que garantiza transiciones naturales y fluidas. 3. **Capacidades creativas multifuncionales**: admite el embedding dinámico de subtítulos en chino e inglés y la generación de estilos anime, realista, fantástico y otros, adaptándose a distintas necesidades creativas. 4. **Salida HD de 720p**: genera directamente videos de 1280x720 sin posprocesamiento, adecuados para redes sociales y aplicaciones comerciales. 5. **Soporte del ecosistema de código abierto**: los pesos del modelo, el código y el marco de entrenamiento son totalmente de código abierto, lo que permite su despliegue en las principales plataformas de IA. **Principios técnicos y arquitectura** 1. **Arquitectura DiT**: basada en modelos de difusión y en la arquitectura Diffusion Transformer, combinada con el mecanismo Full Attention para optimizar el modelado de dependencias espacio-temporales, garantizando la coherencia del video. 2. **Codificador variacional causal 3D**: la tecnología Wan-VAE comprime los fotogramas HD a 1/128 de su tamaño mientras conserva los detalles dinámicos sutiles, lo que reduce significativamente los requisitos de memoria. 3. **Estrategia de entrenamiento en tres etapas**: parte de un preentrenamiento a resolución 480P, escala gradualmente a 720P y equilibra la calidad de generación y la eficiencia computacional mediante una optimización por fases. **Enlaces relacionados** * **Repositorio de GitHub**: [GitHub](https://github.com/Wan-Video/Wan2.1) * **Página del modelo en Hugging Face**: [Hugging Face](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P) * **Comunidad ModelScope**: [ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P) > [!TIP] > > **Usuarios locales** > > Asegúrate de que tu ComfyUI esté actualizado. > > * [Descargar ComfyUI](https://www.comfy.org/download) > * [Guía de actualización](https://docs.comfy.org/es/installation/update_comfyui.md) > > Los flujos de trabajo de esta guía se encuentran en las [Plantillas de flujos de trabajo](https://docs.comfy.org/es/interface/features/template.md). > Si no los encuentras en las plantillas, es posible que tu ComfyUI esté desactualizado. > > Si faltan nodos al cargar un flujo de trabajo, estas son las posibles razones: > > 1. No estás usando la última versión de ComfyUI (versión nocturna) > 2. Algunos nodos fallaron al importarse durante el inicio > > **Usuarios de Cloud** > > * [Cloud](https://cloud.comfy.org) se actualizará después del lanzamiento estable de ComfyUI. > > Por lo tanto, si notas que falta algún nodo central en este documento, puede deberse a que los nuevos nodos centrales aún no se han publicado en la última versión estable. Espera al próximo lanzamiento estable. ## Ejemplo del flujo de trabajo nativo de Wan2.1 FLF2V 720P en ComfyUI ### 1. Descargar los archivos del flujo de trabajo y los archivos de entrada relacionados > [!TIP] > > Dado que este modelo está entrenado con imágenes de alta resolución, usar tamaños más pequeños puede no dar buenos resultados. En el ejemplo usamos un tamaño de 720 \* 1280, lo que puede hacer que los usuarios con poca VRAM tengan dificultades para ejecutarlo con fluidez y que la generación tarde mucho tiempo. > Si lo necesitas, ajusta el tamaño de generación de video para hacer pruebas. Ten en cuenta que un tamaño de generación pequeño puede no producir buenos resultados con este modelo. Actualiza ComfyUI a la última versión y luego descarga el archivo del flujo de trabajo y arrástralo a ComfyUI, o busca "Wan2.1 FLF2V 720P" en la biblioteca de plantillas en `Workflow` → `Browse Templates` → `Video`. ![Vista previa del flujo de trabajo Wan2.1 FLF2V 720P](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/wan2.1_flf2v_720_f16-1.webp) > **[Ejecutar en Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=wan2.1_flf2v_720_f16\&utm_source=docs\&utm_medium=referral\&utm_campaign=wan-flf)** > > Abrir en Comfy Cloud > **[Descargar flujo de trabajo](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/wan2.1_flf2v_720_f16.json)** > > Descarga el JSON o busca "Wan2.1 FLF2V" en la biblioteca de plantillas > **[Imagen inicial: wan2.1\_flf2v\_720\_f16\_start\_image.png](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wan2.1_flf2v_720_f16_start_image.png)** > > Fotograma inicial para la generación del video (nodo LoadImage 52). Descarga y usa esta imagen, o reemplázala por la tuya. > **[Imagen final: wan2.1\_flf2v\_720\_f16\_end\_image.png](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wan2.1_flf2v_720_f16_end_image.png)** > > Fotograma final para la generación del video (nodo LoadImage 72). Descarga y usa esta imagen, o reemplázala por la tuya. ### 2. Instalar los modelos manualmente Todos los modelos que se usan en esta guía están disponibles [aquí](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files). **Modelos de difusión** : elige una versión según tu hardware > **[Modelo de difusión: Wan2.1 FLF2V 14B FP16](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_flf2v_720p_14B_fp16.safetensors)** > > wan2.1\_flf2v\_720p\_14B\_fp16.safetensors : precisión completa, requiere más VRAM. Colócalo en `ComfyUI/models/diffusion_models/` > **[Modelo de difusión: Wan2.1 FLF2V 14B FP8](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_flf2v_720p_14B_fp8_e4m3fn.safetensors)** > > wan2.1\_flf2v\_720p\_14B\_fp8\_e4m3fn.safetensors : versión cuantizada, menor uso de VRAM. Colócalo en `ComfyUI/models/diffusion_models/` > [!TIP] > > Si ya has probado antes flujos de trabajo relacionados con Wan Video, es posible que ya tengas los siguientes archivos. **Codificadores de texto** : elige una versión > **[Codificador de texto: UMT5 XXL FP16](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors)** > > umt5\_xxl\_fp16.safetensors : codificador de texto de precisión completa. Colócalo en `ComfyUI/models/text_encoders/` > **[Codificador de texto: UMT5 XXL FP8](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)** > > umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors : codificador de texto cuantizado. Colócalo en `ComfyUI/models/text_encoders/` **VAE** > **[VAE: Wan2.1 VAE](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors)** > > wan\_2.1\_vae.safetensors : VAE de Wan2.1 para codificar y decodificar. Colócalo en `ComfyUI/models/vae/` **CLIP Vision** > **[CLIP Vision: CLIP Vision H](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors)** > > clip\_vision\_h.safetensors : codificador CLIP Vision. Colócalo en `ComfyUI/models/clip_vision/` Ubicación de almacenamiento de los archivos ``` ComfyUI/ ├───📂 models/ │ ├───📂 diffusion_models/ │ │ └─── wan2.1_flf2v_720p_14B_fp16.safetensors # o la versión FP8 │ ├───📂 text_encoders/ │ │ └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors # o la versión que elijas │ ├───📂 vae/ │ │ └─── wan_2.1_vae.safetensors │ └───📂 clip_vision/ │ └─── clip_vision_h.safetensors ``` ### 3. Ejecutar el flujo de trabajo paso a paso ![Pasos del flujo de trabajo nativo Wan2.1 FLF2V 720P](https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2.1_flf2v_14B_720P_step_guide.jpg?fit=max\&auto=format\&n=SIDaLac8vBogzwm7\&q=85\&s=f52356ef98601526215d4c21802f261f) 1. Asegúrate de que el nodo `Load Diffusion Model` haya cargado `wan2.1_flf2v_720p_14B_fp16.safetensors` o `wan2.1_flf2v_720p_14B_fp8_e4m3fn.safetensors` 2. Asegúrate de que el nodo `Load CLIP` haya cargado `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` 3. Asegúrate de que el nodo `Load VAE` haya cargado `wan_2.1_vae.safetensors` 4. Asegúrate de que el nodo `Load CLIP Vision` haya cargado `clip_vision_h.safetensors` 5. Sube el fotograma inicial al nodo `Start_image` 6. Sube el fotograma final al nodo `End_image` 7. (Opcional) Modifica los prompts positivo y negativo; se admiten tanto el chino como el inglés 8. (**Importante**) En `WanFirstLastFrameToVideo` usamos 720*1280 como tamaño predeterminado, ya que es un modelo de 720P, por lo que usar un tamaño pequeño no dará buenos resultados. Usa un tamaño cercano a 720*1280 para obtener una buena generación. 9. Haz clic en el botón `Run`, o usa el atajo `Ctrl(cmd) + Enter`, para ejecutar la generación de video This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.