电影级视觉控制，流畅运镜和人物表情控制，更出色的Wan2。2来了！能力超过闭源模型！

相2.2终于来了，而且全面开源，相比于万相2.1具备更强大的能力、更卓越的性能和更出色的画面质量。

万相2.2终于来了，而且全面开源，相比于万相2.1具备更强大的能力、更卓越的性能和更出色的画面质量。

万相2.2运用创新技术让让视频具有电影质感和影视级美学、能够更好的理解语义，能够直接生成更流畅的带运镜视频，还能对人物表情进行控制。

一、本地部署

要想在ComfyUI中使用Wan2.2，首先要把comfyUI和wanvideo节点更新到最新版本

1、更新comfyUI（需要魔法网络）

来到comfyUI主目录，在地址栏输入 CMD，调出命令行窗口

在命令行窗口输入命令：git pull

然后等待更新结束就可以了

如果出现requirements.txt这一行，说明依赖有变动，需要把依赖也安装一下。

更新依赖

来到python文件夹，在地址栏输入 cmd，调出命令行窗口

输入命令：>python -m pip install -r

然后回到comfyUI主目录，找到requirements.txt文件，将它拖到命令行窗口，就会将依赖项安装到comfyUI的主程序里了。

2、更新wanvideo节点

来到目录custom_nodes\ComfyUI-WanVideoWrapper

在地址栏输入 cmd 调出命令行窗口，输入 git pull 命令，进行节点更新。

如果有提示依赖要求更新，用上面同样的方法进行安装。

二、模型下载

1、官方模型下载

wan2.2的模型可以到万相的项目页面下载，模型分为三种，分别是14B的文生视频、14B的图生视频和5B的图/文生视频

项目页链接：

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/welcome

以14B的文生视频模型为例，4090显卡的显存占用都已经接近23G了。

如果显存不够，可以用5B的TI2V混合模型，5B模型也是支持24帧的720P视频的，当然，它的模型能力肯定要比14B的弱一些。

还是以14B的文生视频模型为例，模型下载可以去huggingface或modelScope两个站点下载，没有魔法的同学可以到后面的站点下载。

2、工作流

插件和模型安装好后，从模板中就可以看到最新的 Wan2.2 工作流。

分别是14B的文生视频工作流、14B的图生视频工作流、5B的混合工作流。

以14B的文生视频为例：

官方工作流打开后，发现加载了两个模型，一个是高频降噪模型，一个是低频降噪模型。高频降噪是为了快速构图，低频降噪是为了优化细节。

这两个模型的体积都特别大，如果我们直接用官方工作流跑的话，需要耗费的时间特别长。

高频降噪和低频降噪模型模型后面分别对应了两个高级采样器。

注意看两个采样器，采样总步骤是20步，高频降噪的采样器只采样前10步，10步以后就交给低频降噪的采样器了。

另外，在 add_noise参数那里，高频降噪采样节点是开启的，低频降噪采样节点是关闭的。

增加加速节点

为了提高工作流速度，我们需要对官方工作流做一些改动，增加了加速lora、sage_attention节点，同时还增加了中文提示词以及视频尺寸节点。

加速lora节点和sage_attention节点

视频尺寸、时长控制区节点

为了节约时间，下面是一个时长为2秒的视频。视频中人物动作流畅，运镜效果像手持摄像机跟拍，比较真实。

补充：提示词如何写 

我很多提示词都是用AI写的，例如你找到一段不错的提示词后，将这个提示词给通义/豆包/deepseek，告诉它这段提示词包含场景、人物动作、人物面部描写、特写、镜头、镜头变换、场景变化等。 让它仿照它的结构再写一个。

提示写好后如果你觉得还不错，可以直接拿来用，如果不好，你再针对性的对它再进行一些修改就可以了。

本文用到的工作流在线地址：

https://www.runninghub.cn/post/1950219353737314306

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