工作流介绍 该工作流是基于 Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B的量化GGUF模型以及MOE自动切换采样器，通过输入一张首帧图，控制ComfyUI生成视频，并且融入Lightx2v加速LoRA,在质量和速度上相对平衡。 环...

插件介绍 该插件是根据wan2.2官方提供的提示词文档制作的提示词选取器 . 使用方法 插件解压后（去掉-main）放到comfyui安装目录的custom_nodes目录内

插件介绍 这是一个用于ComfyUI本机节点的简单Wan块交换节点，通过将多达40个块交换到CPU来减少VRAM，适用于低显存的硬件设备运行Wan2.2. 使用方法 插件解压后（去掉-main）放到comfyui安装目录...

插件介绍 这个插件专为 Wan 2.2 A14B 架构的 Mixture of Experts（专家混合）Flow 模型设计。Wan 2.2 A14B 使用了 高噪声专家（High Noise Expert） 和 低噪声专家（Low Noise Expert） 两个子...

模型介绍 此 GGUF 文件是 Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B 的直接转换，我们在百度网盘提供的是Q6版本的HighNoise和LowNoise模型，如果你的显存小于16G，请到下面链接下载Q4版本的模型： Wan2.2-I2V-A...

工作流介绍 DF_WanFun_Control工作流通过Wan2.1-Fun-1.3B-control视频控制模型可以将输入的控制图像（深度，骨骼）转绘为视频，并集成Florence2反推模型自动填写精确的提示词，支持自定义视频保...

插件介绍 Florence-2 是一款先进的视觉基础模型，支持多种视觉和视觉-语言任务。通过简单的文本提示，它可以轻松完成图像描述、目标检测、图像分割等操作。 核心亮点： 图像提示词反推：直接从...

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...

本期分享我自用的 ComfyUI 整合包，适合新手和进阶用户使用，已经预装好多个常用插件，免去繁琐的环境配置，下载即用！ 在使用前先安装 git:git开源的分布式版本控制系统-数字折叠 CUDA12.8:htt...

工具介绍 该工具可以在第一个端口输入的模型上撒点复制第二个端口物体，根据不同的物体class属性进行点的随机分配分布。 参数介绍 物体数量：产生物体分布的点的数量，每个点对应一个class 分布...

插件介绍 本次分享的是nunchaku v1.01版本，主要有以下更新： 新增Qwen-Image 节点参数：* num_block_on_gpus：在启用 cpu_offload 时，增大该值可降低 CPU 内存消耗，但会增加显存消耗。* use_...

工作流介绍 该HDA基于Wan2.2图生视频模型以及Kijai优化后的加速工作流制作。可以根据输入的图像生成具有电影级美学以及复杂运动的视频。增加了调试按钮，可以一键将配置好的工作流导出为json文...

LoRA介绍 本次我们提供了两种加速与优化Wan2.2视频生成的的LoRA，每种LoRA分别包含高噪声采样和低噪声采样的模型。 alibaba-pai/Wan2.2-Fun-Reward-LoRAs Wan2.2-Fun-Reward-LoRAs 是轻量化的奖...

工作流介绍 该工作流基于黑森林F1 Kontext dev模型以及相关高清放大LoRA，对输入的图像可以进行高清无损放大操作。 视频介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1XaHhz7EqH/?share_source=copy...

插件介绍 ComfyUI-TeaCache 是基于 Timestep Embedding Aware Cache (TeaCache) 的推理加速插件。TeaCache 是一种 无需重新训练（training-free） 的缓存方法，它通过估计和利用扩散模型在不同...