今天带来的是一个基于 Wan2.1 Fun Camera 的 ComfyUI 视频生成工作流，通过整合文本提示、图像输入与相机运动控制，将静态的图像转换为带有动态镜头效果的视频内容。该工作流不仅演示了文本到视频的生成逻辑，同时结合了 CLIP 视觉特征与 VAE 解码过程，让结果具备更高的细节保真度和镜头感。在效果展示中，可以直观地感受到从输入图像到动态视频的转化过程，这对于创作者在进行 AI 动画、数字叙事或视觉实验时具有很高的参考价值。

工作流介绍

该工作流通过加载 Wan2.1 的核心模型，包括扩散模型、文本编码器、视觉编码器和 VAE 解码器，构建了完整的文本-图像-视频生成链路。流程上由 Prompt 提示控制画面风格，结合相机嵌入模拟运动轨迹，最后将结果解码并输出为视频文件。整体结构逻辑清晰，既保证了生成画面的艺术风格，又增强了视频输出的动态表现力。

核心模型

工作流依赖多个核心模型共同完成生成任务。扩散模型是视频生成的核心引擎，VAE 模型用于编码与解码潜空间图像，文本编码器负责将提示词转化为可供模型理解的向量语义，CLIP Vision 模型则补充了图像特征提取能力。通过这些模型的组合使用，整个系统得以在视觉一致性与语义表达之间达到平衡。

Node节点

在节点配置方面，工作流集成了从模型加载到视频输出的全流程组件。UNetLoader 与 VAELoader 分别提供扩散与潜变量处理能力，CLIPLoader 与 CLIPVisionLoader 用于文本和图像的多模态理解，WanCameraEmbedding 和 WanCameraImageToVideo 模块实现相机运动的嵌入与视频生成逻辑，KSampler 负责采样迭代过程，最终通过 CreateVideo 与 SaveVideo 节点生成并保存视频。节点的组合不仅保证了画面生成的连贯性，同时支持相机控制等高级功能，增强了输出视频的可操作性和表现力。

工作流程

该工作流的执行逻辑围绕图像与文本提示的融合展开，并通过相机嵌入与采样机制推动生成过程。整体上分为模型加载、图像输入、文本编码、相机条件设定、潜变量生成、解码与视频合成等阶段。每一环节都在保证生成质量与动态表现上起到关键作用。例如，Prompt 输入阶段决定了生成画面的语义风格，WanCameraEmbedding 定义了镜头运动的节奏与方向，KSampler 负责多次采样以增强细节与稳定性，最终通过 CreateVideo 将解码后的图像序列转化为完整视频。各节点相互衔接，使得从静态图像到动态视频的生成具备高度自动化与可控性。

应用场景

该工作流的应用价值在于通过相机嵌入与提示语的组合，能够实现从静态画面到动态视频的自然过渡。它在艺术创作、短视频生成、数字叙事、动画分镜预览等方向都有广泛的适用性。对于创作者而言，可以在不依赖复杂后期工具的情况下快速生成具有镜头感的视频片段；对于教育或展示用途，该流程也能直观地演示 AI 图像生成如何结合动态控制生成视频，从而提升视觉表现力。通过灵活调整相机参数与提示语，不同用户都能根据自身需求定制化输出效果，无论是创意实验还是商业应用都具备较高的实用性。

开发与应用

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