Wan2.2-Fun-Control 是 Alibaba PAI 团队推出的新一代视频生成与控制模型，通过引入创新性的控制代码（Control Codes）机制，结合深度学习和多模态条件输入，能够生成高质量且符合预设控制条件的视频。该模型采用 Apache 2.0 许可协议发布，支持商业使用。 核心功能：
  • 多模态控制：支持多种控制条件，包括 Canny（线稿）、Depth（深度）、OpenPose（人体姿势）、MLSD（几何边缘） 等，同时支持使用 轨迹控制
  • 高质量视频生成：基于 Wan2.2 架构，输出影视级质量视频
  • 多语言支持：支持中英文等多语言提示词输入
下面是相关模型权重和代码仓库：

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ComfyOrg Wan2.2 Fun InP & Control Youtube 直播回放

对于 ComfyUI Wan2.2 的使用，我们有进行了直播，你可以查看这些回放了解如何使用

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Wan2.2 Fun Control 视频控制生成工作流示例

请确保你的 ComfyUI 已经更新。本指南里的工作流可以在 ComfyUI 的工作流模板中找到。如果找不到，可能是 ComfyUI 没有更新。如果加载工作流时有节点缺失，可能原因有：
  1. 你用的不是最新开发版（nightly）。
  2. 你用的是稳定版或桌面版（没有包含最新的更新）。
  3. 启动时有些节点导入失败。
这里提供的工作流包含了两个版本：
  1. 使用了 lightx2v 的 Wan2.2-Lightning 4 步 LoRA : 但可能导致生成的视频动态会有损失，但速度会更快
  2. 没有使用加速 LoRA 的 fp8_scaled 版本
下面是使用 RTX4090D 24GB 显存 GPU 测试的结果 640*640 分辨率， 81 帧长度的用时对比
模型类型分辨率显存占用首次生成时长第二次生成时长
fp8_scaled640×64083%≈ 524秒≈ 520秒
fp8_scaled + 4步LoRA加速640×64089%≈ 138秒≈ 79秒
由于使用了4 步 LoRA 对于初次使用工作流的用户体验较好， 但可能导致生成的视频动态会有损失， 我们默认启用了使用了加速 LoRA 版本，如果你需要启用另一组的工作流，框选后使用 Ctrl+B 即可启用

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1. 工作流及素材下载

下载下面的视频或者 JSON 文件并拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流

下载 JSON 格式工作流

 请下载下面的图片及视频，我们将作为输入。 输入起始图片
这里我们使用了经过预处理的视频, 可以直接用于控制视频生成

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2. 手动下载模型

下面的模型你可以在 Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged 找到 Diffusion Model ** Wan2.2-Lightning LoRA (可选，用于加速)** VAE Text Encoder File save location 
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_fun_control_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_fun_control_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   ├───📂 loras/
│   │   ├─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
│   │   └─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

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3. 按步骤完成工作流

Wan2.2 Fun Control 工作流步骤
这个工作流是使用了 LoRA 的工作流，请确保对应的 Diffusion model 和 LoRA 是一致的, high noise 和 low noise 的模型和 LoRA 需要对应使用
  1. High noise 模型及 LoRA 加载
  • 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_fun_control_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型
  • 确保 LoraLoaderModelOnly 节点加载了 wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
  1. Low noise 模型及 LoRA 加载
  • 确保 Load Diffusion Model 节点加载了 wan2.2_fun_control_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors 模型
  • 确保 LoraLoaderModelOnly 节点加载了 wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors
  1. 确保 Load CLIP 节点加载了 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 模型
  2. 确保 Load VAE 节点加载了 wan_2.1_vae.safetensors 模型
  3. 在 Load Image 节点上传起始帧
  4. 在第二个 Load video 节点控制视频的 pose 视频, 提供的视频已经经过预处理可以直接使用
  5. 由于我们提供的视频是预处理过的 pose 视频，所以对应的视频图像预处理节点需要禁用，你可以选中后使用 Ctrl + B` 来禁用
  6. 修改 Prompt 使用中英文都可以
  7. 在 Wan22FunControlToVideo 修改对应视频的尺寸, 默认设置了 640*640 的分辨率来避免低显存用户使用这个工作流时过于耗时
  8. 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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补充说明

由于在 ComfyUI 自带的节点中，预处理器节点只有 Canny 的预处理器，你可以使用使用类似 ComfyUI-comfyui_controlnet_aux 来实现其它类型的图像预处理