Wan2.2偏好奖励与4步加速图生视频工作流DF_Wan2.2_Reward

工作流介绍

该工作流是基于Wan2.214B大模型的图生视频工作流，与之前的i2v工作流相比，DF_Wan2.2_Reward加入了人类偏好奖励LoRA与Lightning LoRA（4步蒸馏加速），在视频生产质量和速度上有一定的提升。

环境配置

Comfyui插件

如果使用了整合包，则不需要单独安装插件。

• ComfyUI-VideoHelperSuite: ComfyUI-VideoHelperSuite视频助手插件-数字折叠
• WanVideoWrapper:ComfyUI-WanVideoWrapper阿里Wan视频生成插件-数字折叠（如果工作流执行时找不到该插件上的节点，需要删除原始的插件重新替换）
• was-node-suite-comfyui：was-node-suite-comfyui图像数据处理插件-数字折叠
• KJNodes:ComfyUI-KJNodes 一个可以让工作流中各节点无线连接的ComfyUI节点集-数字折叠
• impact-Pack:ComfyUI-Impact-Pack图像检测增强插件(函检测模型)-数字折叠
• ComfyUI_essentials:图像处理插件ComfyUI_essentials-数字折叠
• easyuse:ComfyUI-Easy-Use自定义节点集成包插件-数字折叠

模型下载

下载前先检查下存放路径，避免重复下载

• Wan2.2视频模型14B kijai版-数字折叠(VAE,text_encoders一并下载)
• Wan2.2 Reward 奖励与Lightning 4步加速LoRA模型-数字折叠（所有lora都要下载）

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参数说明

• 生成视频：点击将会执行控制图像生成视频功能。
• 启动AI:点击即可启动ComfyUI(需要 提前设置好Comfyui的路径)。
• 查看结果：执行完毕之后可以点击该按钮将生成的视频复制到你设置的保存路径里面，并且自动打开该文件夹。
• 提示词：视频生成的提示词，支持中文。提示词参考文档：通义万相AI生视频—使用指南 · 钉钉文档
• 高采种子：控制视频生成高噪声采样时的随机种子
• 低采种子：控制视频生成低噪声采样时的随机种子，与高采种子可以不一样
• 量化类型：选择视频模型的量化格式，如果是30系列显卡需要选择E5M2（兼容性好），如果是40系列或者更高需要选择E4M3FN（高精度，需要高端显卡）.

环境配置

• Comfy路径：你的ComfyUI安装路径，启动脚本所在的文件夹。
• 服务器地址：默认填写127.0.0.1:8188
• High模型：选择Wan2_2-I2V-A14B-HIGH_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
• Low模型：选择Wan2_2-I2V-A14B-LOW_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
• vae模型：选择Wan2_1_VAE_bf16.safetensors
• text_encoders模型：选择umt5-xxl-enc-bf16.safetensors

LoRA配置

• MPSLoRA：选择 Wan2.2-Fun-A14B-InP-high-noise-MPS.safetensors
• HPSLoRA: 选择 Wan2.2-Fun-A14B-InP-low-noise-HPS2.1.safetensors
• Height4步加速：high_noise_model.safetensors
• low4步加速：low_noise_model.safetensors

视频控制

• 宽度/高度：生成视频的分辨率，宽图选择832*480，长图选择480*832
• 时长：视频生成的时间，单位为秒。
• 采样步数：视频生成是的采样步数，使用该工作流默认4步就好。
• 变换模块数量：将一些GPU显存交换给CPU，指定将多少个 Transformer 模块从默认设备（如 GPU）交换到其他设备（如 CPU）处理，以优化显存或性能。最大值取决于模型结构，如 14B 模型最多有 40 个模块。如果你的GPU显存小内存大的话可以将这个数值给高。

导出设置

• 文件夹/前缀：设置输出视频时在Comfyui中的OUT文件夹内的存储文件夹和视频名。
• 保存路径：该路径是点击查看结果时将生成的视频复制的路径。
• 清理原始视频：点击该按钮将会删除OUT文件夹内容的生成视频的文件夹内的所有内容。
• 调试：点击后会把当前的设置保存为一个json文件，方便直接拖入ComfyUI中生成，保存路径和视频保存路径一致。

使用方法

1.将hda下载下来，通过Houdini菜单上的Assets-Install Asset Library进行安装，或者直接放到C:\Users\yourname\Documents\houdini20.5\otls文件夹内Houdini会自动识别。

2.在houdini项目中新建一个copnet节点，进入该节点搜索创建DF_Wan2.2_Reward节点就可以开启该工作流

3.需要通过file或者其他节点加载一张图片，将这个图片连接给该工作流。

版权说明