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,生成两者之间的过渡视频,提升视频连贯性与创意自由度。相比早期社区版本,阿里官方模型生成的结果更稳定,质量也显著更高。
- 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。
- 1.3B 轻量版:适合本地部署和快速推理,显存要求较低
- 14B 高性能版:模型体积达 32GB+,效果更优,但需要更高显存
Wan2.1 Fun InP 工作流
1. 下载工作流
下载下面的图片,并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流:
在 Comfy Cloud 上运行
在 Comfy Cloud 中打开
下载工作流
下载 JSON,或在模板库中搜索“Wan 2.1 Inpainting”
起始图像
视频生成的起始帧。下载并使用此图像,或替换为你自己的图像。
结束图像
视频生成的结束帧。下载并使用此图像,或替换为你自己的图像。
2. 手动安装模型
如果自动下载模型无效,请手动下载模型并保存到对应的文件夹。 本指南涉及的全部模型都可以在 Wan_2.1_ComfyUI_repackaged 和 Wan2.1-Fun 中找到。 扩散模型:请选择 1.3B 或 14B。14B 版本的文件大小更大(32GB),对显存的要求也更高:扩散模型:Wan2.1 Fun InP 1.3B
models/diffusion_models/wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors扩散模型:Wan2.1 Fun InP 14B
models/diffusion_models/Wan2.1-Fun-14B-InP.safetensors(下载后重命名)文本编码器:umt5_xxl_fp16
models/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors文本编码器:umt5_xxl_fp8
models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensorsVAE:wan_2.1_vae
models/vae/wan_2.1_vae.safetensorsCLIP 视觉:clip_vision_h
models/clip_vision/clip_vision_h.safetensors3. 按步骤完成工作流

- 确保
Load Diffusion Model节点已加载wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors - 确保
Load CLIP节点已加载umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors - 确保
Load VAE节点已加载wan_2.1_vae.safetensors - 确保
Load CLIP Vision节点已加载clip_vision_h.safetensors - 将起始帧上传到
Load Image节点(已重命名为Start_image) - 将结束帧上传到第二个
Load Image节点 - (可选)修改提示词(中英文均支持)
- (可选)在
WanFunInpaintToVideo中调整视频尺寸,避免使用过大的尺寸 - 点击
Run按钮,或使用快捷键Ctrl(cmd) + Enter执行视频生成
4. 工作流说明
- 使用 Wan Fun InP 时,你可能需要频繁修改提示词,以确保相应场景转换的准确性。