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ComfyUI-WanVideoWrapper 使用教程

【免费下载链接】ComfyUI-WanVideoWrapper项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-WanVideoWrapper

项目介绍

ComfyUI-WanVideoWrapper 是一个开源项目，它为 ComfyUI 提供了一个包装器节点，用于与 WanVideo 进行交互。WanVideo 是一个视频生成和编辑工具，通过这个包装器，用户可以在 ComfyUI 中更方便地使用 WanVideo 的功能。

环境准备与快速安装

必备环境配置

在开始使用 ComfyUI-WanVideoWrapper 之前，请确保你的系统已安装 Python 和 pip。接着通过以下步骤快速启动项目：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-WanVideoWrapper cd ComfyUI-WanVideoWrapper

一键依赖安装

进入项目目录后，运行以下命令安装所有必要依赖：

pip install -r requirements.txt

对于 ComfyUI 便携版用户，需要在特定目录中执行安装命令：

python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-WanVideoWrapper\requirements.txt

模型配置详解

核心模型部署

从 Hugging Face 获取所需模型后，按照以下路径进行配置：

• 文本编码器→ComfyUI/models/text_encoders
• Transformer模型→ComfyUI/models/diffusion_models
• VAE模型→ComfyUI/models/vae

ComfyUI-WanVideoWrapper 环境示例 - 竹林场景可用于生成动态视频

实战应用技巧

高效使用场景

TeaCache优化方案使用I2V模型时，将阈值调整为原来的10倍。系数设置在0.25-0.30范围内效果最佳，起始步骤设为0。如需更激进的阈值设置，建议稍后开始以避免早期步骤跳过影响运动效果。

上下文窗口测试81帧窗口大小配合16帧重叠，1.3B T2V模型在5090显卡上仅需不到5GB显存，10分钟内即可生成完整视频。

Vid2vid创作示例结合14B和1.3B T2V模型，打造多样化的视频特效。

人物主体示例 - 可用于生成动态表情和动作序列

示例图片应用

项目提供了丰富的示例图片，可用于不同类型的视频生成：

• 环境场景：竹林环境可用于生成动态的自然风光视频
• 人物主体：人物肖像可用于生成表情变化和肢体动作
• 物品对象：毛绒玩具可用于展示柔软质感的动态效果

物品对象示例 - 毛绒玩具展示柔软质感动态生成

最佳实践建议

• 确保所有依赖和模型正确安装
• 根据硬件配置灵活调整参数
• 定期检查项目更新和优化
• 使用合适的示例图片作为输入，以获得更好的生成效果

女性角色示例 - 适用于美妆教程和情感短片生成

生态发展展望

ComfyUI-WanVideoWrapper 作为连接 ComfyUI 与 WanVideo 的关键桥梁，未来将持续扩展功能生态。期待更多开发者加入，共同构建更完善的视频生成工具链！

官方文档：docs/official.md
AI功能源码：plugins/ai/

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【免费下载链接】ComfyUI-WanVideoWrapper项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-WanVideoWrapper