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关于 Wan2.1-Fun-InP

Wan-Fun InP 是阿里巴巴推出的开源视频生成模型，属于 ​​Wan2.1-Fun​​ 系列的一部分，专注于通过图像生成视频并实现首尾帧控制。

核心功能：

  • 首尾帧控制：支持输入首帧和尾帧图像，生成中间过渡视频，提升视频连贯性与创意自由度。相比早期社区版本，阿里官方模型的生成效果更稳定且质量显著提升。
  • 多分辨率支持：支持生成512×512、768×768、1024×1024等分辨率的视频，适配不同场景需求。

模型版本方面：

  • 1.3B 轻量版：适合本地部署和快速推理，对显存要求较低
  • 14B 高性能版：模型体积达 32GB+，效果更优但需高显存支持

下面是相关模型权重和代码仓库：

目前 ComfyUI 已原生支持了 Wan2.1 Fun InP 模型，在开始本篇教程前，请更新你的 ComfyUI 保证你的版本在这个提交版本之后

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Wan2.1 Fun Control 工作流

下载下面的图片，并拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流

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1. 工作流文件下载

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2. 手动模型安装

如果对应的自动模型下载无效，请手动进行模型下载，并保存到对应的文件夹

下面的模型你可以在 Wan_2.1_ComfyUI_repackaged 和 Wan2.1-Fun 找到

Diffusion models 选择 1.3B 或 14B, 14B 的文件体积更大（32GB）但是对于运行显存要求也较高，

Text encoders 选择下面两个模型中的一个，fp16 精度体积较大对性能要求高

VAE

CLIP Vision

文件保存位置

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   └── 📂 vae/
│   │   └── wan_2.1_vae.safetensors
│   └── 📂 clip_vision/
│       └──  clip_vision_h.safetensors

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3. 按步骤完成工作流

  1. 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors
  2. 确保 Load CLIP 节点加载了 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
  3. 确保 Load VAE 节点加载了 wan_2.1_vae.safetensors
  4. 确保 Load CLIP Vision 节点加载了 clip_vision_h.safetensors
  5. 在 Load Image 节点（已被重命名为Start_image） 上传起始帧
  6. 在第二个 Load Image 节点上传用于控制视频。注意： 目前这个节点还不支持 mp4 只能使用 Webp 视频
  7. （可选）修改 Prompt 使用中英文都可以
  8. （可选）在 WanFunInpaintToVideo 修改对应视频的尺寸，不要使用过大的尺寸
  9. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成

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4. 工作流说明

请注意要使用正确的模型，因为 wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors 和 wan2.1_fun_control_1.3B_bf16.safetensors 都保存在同一文件夹，同时名称又极为相似，请确保使用了正确的模型。

  • 在体验 Wan Fun InP 时，你可能需要频繁修改提示词，从而来确保对应画面的过渡的准确性

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其它 Wan2.1 Fun Inp 或者视频相关自定义节点

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