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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：

* [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>
  <Tabs>
    <Tab title="便携版或手动安装用户">
      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 ComfyUI 的[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。
    </Tab>

    <Tab title="桌面版或云端用户">
      * 桌面版是基于 ComfyUI 稳定版本构建的，它会在有新的桌面稳定版本发布时自动更新。
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) 会在 ComfyUI 稳定版本发布后更新，我们会同步更新 Cloud。

      所以，如果你发现本教程中有任何核心节点缺失，那是因为对应的节点支持还在开发中没有发布正式的稳定版，请等待下一个稳定版本发布。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

<Tip>
  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](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/0a1f8869c9998bbfcfeb2e97aa96a6d3e0a2b5df)版本之后
</Tip>

## 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

![工作流文件](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_inp/wan2.1_fun_inp.webp)

### 1. 工作流文件下载

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

* [wan2.1\_fun\_inp\_1.3B\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors?download=true)
* [Wan2.1-Fun-14B-InP](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-InP/resolve/main/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true)： 建议下载后重命名为 `Wan2.1-Fun-14B-InP.safetensors`

**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

* [umt5\_xxl\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors?download=true)
* [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true)

**VAE**

* [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors?download=true)

**CLIP Vision**

* [clip\_vision\_h.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors?download=true)

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                 
```

### 3. 按步骤完成工作流

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-recommend-assets-api/19pHMF3x9dkLUPc9/images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png?fit=max&auto=format&n=19pHMF3x9dkLUPc9&q=85&s=ebae1421ccc452b2ddd6742e1da38c0f" alt="ComfyUI Wan2.1 Fun Control 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

### 4. 工作流说明

<Tip>
  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。
</Tip>

* 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

## 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)