今天展示的案例是一个基于 Wan2.1 Fun Camera 模型 的 ComfyUI 视频生成工作流，整体流程通过加载预训练的扩散模型与文本编码器，结合起始图像与相机条件嵌入，完成从文字提示与图像输入到视频输出的完整链路。在效果层面，这类工作流能够实现带有动态相机运动的叙事风格视频，例如爵士酒吧氛围中的音乐表演镜头，呈现更具电影质感的镜头语言与画面氛围。

工作流介绍

该工作流旨在将静态图像与文本提示融合，生成具有动态相机运动的视频画面。通过 UNet 扩散模型、VAE 解码器、CLIP 文本与视觉编码器 共同配合，系统能够捕捉场景细节并生成流畅的视频镜头。其核心在于利用 WanCameraImageToVideo 节点 将正向与反向提示、图像输入、相机运动参数进行条件整合，从而实现多维度的镜头控制与画面渲染。整个工作流不仅适用于艺术创作，也可作为影视分镜、动画设计、叙事短片的生成工具。

核心模型

本工作流依托一系列 Wan 系列模型与 CLIP 组件，结合扩散模型、变分自编码器和视觉编码器，实现从潜空间到视频的动态生成。扩散模型提供了画面生成的基础能力，VAE 解码器将潜在空间结果还原为清晰图像，CLIP 系列模型则在文本和视觉维度进行特征提取和匹配。

Node节点

在节点构成方面，该工作流整合了模型加载、图像输入、文本与相机条件编码、潜空间采样、解码与视频保存等多个环节。WanCameraImageToVideo 节点是核心模块，直接将正负提示、视觉输入和相机运动条件整合为潜在表示，再交由 KSampler 完成采样，最终通过 VAEDecode → CreateVideo → SaveVideo 形成输出。这样的节点链条保证了生成过程的完整性与可控性。

工作流程

该工作流的执行过程由模型加载、条件设定、潜空间采样、图像解码和视频输出五个主要阶段构成。起始阶段加载扩散模型、VAE、CLIP 文本与视觉模型，确保所需的推理组件齐备。接着通过输入图像和正负提示，结合相机参数的嵌入，生成可控的条件组合。核心的采样阶段由 WanCameraImageToVideo 与 KSampler 协同完成，前者将所有条件整合为潜在表示，后者在潜空间中进行多轮迭代采样，形成动态的潜在帧序列。随后，解码器将这些潜在帧还原为图像序列，最后通过视频合成与保存模块生成视频或动画文件。整体流程保证了从输入到输出的闭环，使得视频不仅具备画面细节，也呈现自然的镜头运动。

应用场景

该工作流的设计具备跨场景应用的灵活性。在创意产业中，它能够生成具有电影感的短片或分镜头预览，为导演和设计师提供快速的视觉原型。在教育与演示领域，可以通过动态场景视频更直观地呈现抽象概念，增强信息的沉浸式表达。在内容生产方面，则适用于自媒体和广告行业，快速产出带有叙事性与氛围感的视频片段。整体而言，这一工作流通过文本、图像与相机条件的结合，突破了传统静态图像的限制，使得生成内容更具表现力与应用价值。

开发与应用

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