今天展示的案例是一个基于Wan2.2 ComfyUI 视频生成工作流的应用示范，整体流程通过加载预训练模型、输入提示词与参考图像，再结合扩散采样与解码，最终合成具有动态转场的视频片段。工作流的设计思路强调了高质量的画面过渡与多模态结合，既能还原文本提示的细节，又能保证视频的连续性与稳定性。读者通过效果图能够直观理解这一工作流如何从起始图像到目标图像之间生成平滑的动态变化，并完成视频输出。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIP Text Encode（Positive Prompt） 文本语义驱动视频生成CLIP Text Encode（Negative Prompt） 质量过滤与缺陷抑制CLIP Text Encode（Positive Prompt） 第二套模型的文本驱动CLIP Text Encode（Negative Prompt） 第二套模型的质量抑制使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流围绕视频生成的全过程展开，涵盖了模型加载、正反向提示词处理、图像输入、潜空间采样与解码、视频拼接与保存等环节。核心目标是通过高低噪声模型和 LoRA 模块的配合实现风格与细节的平衡，使得生成结果既具备艺术表现力又具备真实感。核心模型本工作流使用了多种核心模型组合，包括高低噪声版本的Wan2.2 UNet 模型，配合LoRA 模块实现快速风格调优，同时引入VAE进行潜空间解码，确保画面细节得到良好还原。文本编码部分依赖umt5_xxl模型，将自然语言描述映射为可控的条件向量，驱动整个视频生成过程。综合使用这些模型，使得工作流能够兼顾生成速度与画质的表现。模型名称说明wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors高噪声扩散模型，保证画面变化的动态感与随机性wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safete