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# ComfyUI Wan2.1 Fun InP 视频示例

> 本文介绍了如何在 ComfyUI 中完成 Wan2.1 Fun InP 视频首尾帧视频生成示例

## 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。

**模型版本**：

* **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**

下面是相关模型权重和代码仓库：

* [Wan2.1-Fun-1.3B-Input](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-1.3B-Input)
* [Wan2.1-Fun-14B-Input](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-Input)
* 代码仓库：[VideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun)

<Tip>
  目前 ComfyUI 已原生支持 Wan2.1 Fun InP 模型。在开始本篇教程之前，请更新你的 ComfyUI，确保你的版本在[这个提交](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/0a1f8869c9998bbfcfeb2e97aa96a6d3e0a2b5df)之后。
</Tip>

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="本地用户">
      请确保你的 ComfyUI 已经更新。

      * [ComfyUI 下载](https://www.comfy.org/download)
      * [ComfyUI 更新教程](/zh/installation/update_comfyui)

      本指南里的工作流可以在[工作流模板](/zh/interface/features/template)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. 你用的不是最新版（每夜版）。
      2. 启动时有些节点导入失败。
    </Tab>

    <Tab title="云端用户">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) 会在 ComfyUI 稳定版本发布后更新。

      所以，如果你发现本文档中有任何核心节点缺失，可能是因为新核心节点尚未在最新稳定版中发布。请等待下一个稳定版发布。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## 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：

![Wan2.1 Fun InP 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/wan2.1_fun_inp-1.webp)

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="在 Comfy Cloud 上运行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=wan2.1_fun_inp&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=fun-inp">
    在 Comfy Cloud 中打开
  </Card>

  <Card title="下载工作流" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/wan2.1_fun_inp.json">
    下载 JSON，或在模板库中搜索“Wan 2.1 Inpainting”
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="起始图像" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wan2.1_fun_inp_start_image.png">
    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。
  </Card>

  <Card title="结束图像" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wan2.1_fun_inp_end_image.png">
    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。
  </Card>
</CardGroup>

### 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](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged) 和 [Wan2.1-Fun](https://huggingface.co/collections/alibaba-pai/wan21-fun-67e4fb3b76ca01241eb7e334) 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：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="扩散模型：Wan2.1 Fun InP 1.3B" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors">
    `models/diffusion_models/wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors`
  </Card>

  <Card title="扩散模型：Wan2.1 Fun InP 14B" icon="download" href="https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-InP/blob/main/diffusion_pytorch_model.safetensors">
    `models/diffusion_models/Wan2.1-Fun-14B-InP.safetensors`（下载后重命名）
  </Card>
</CardGroup>

**文本编码器**：请选择以下模型之一（fp16 精度的文件大小更大，对性能要求更高）：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="文本编码器：umt5_xxl_fp16" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors">
    `models/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors`
  </Card>

  <Card title="文本编码器：umt5_xxl_fp8" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors">
    `models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`
  </Card>
</CardGroup>

**VAE**

<Card title="VAE：wan_2.1_vae" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors">
  `models/vae/wan_2.1_vae.safetensors`
</Card>

**CLIP 视觉**

<Card title="CLIP 视觉：clip_vision_h" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors">
  `models/clip_vision/clip_vision_h.safetensors`
</Card>

文件保存位置：

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   ├── wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors
│   │   └── Wan2.1-Fun-14B-InP.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   ├── umt5_xxl_fp16.safetensors
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── 📂 vae/
│   │   └── wan_2.1_vae.safetensors
│   └── 📂 clip_vision/
│       └── clip_vision_h.safetensors
```

### 3. 按步骤完成工作流

<img src="https://mintcdn.com/dripart-chore-sync-comfy-api-v2-spec-12fd5b4/6Y113JXmzR1RM6A-/images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png?fit=max&auto=format&n=6Y113JXmzR1RM6A-&q=85&s=47c0a415c8e3141475faf0f907733311" alt="ComfyUI Wan2.1 Fun InP 视频生成工作流步骤图" width="3000" height="1548" data-path="images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png" />

1. 确保 `Load Diffusion Model` 节点已加载 `wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors`
2. 确保 `Load CLIP` 节点已加载 `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`
3. 确保 `Load VAE` 节点已加载 `wan_2.1_vae.safetensors`
4. 确保 `Load CLIP Vision` 节点已加载 `clip_vision_h.safetensors`
5. 将起始帧上传到 `Load Image` 节点（已重命名为 `Start_image`）
6. 将结束帧上传到第二个 `Load Image` 节点
7. （可选）修改提示词（中英文均支持）
8. （可选）在 `WanFunInpaintToVideo` 中调整视频尺寸，避免使用过大的尺寸
9. 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

<Tip>
  请确保使用正确的模型，因为 `wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors` 和 `wan2.1_fun_control_1.3B_bf16.safetensors` 保存在同一文件夹中，且名称非常相似。请确认你使用的是正确的模型。
</Tip>

* 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。

## 其它 Wan2.1 Fun Inp 或者视频相关自定义节点

* [ComfyUI-VideoHelperSuite](https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite)
* [ComfyUI-WanVideoWrapper](https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper)
* [ComfyUI-KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)