今天展示的案例是一个基于 Wan 2.1 的 ComfyUI 文生视频工作流。通过加载预训练的 UNet、CLIP 文本编码器和 VAE 解码器，结合正负提示词的输入，在给定的分辨率和帧数条件下完成潜空间采样并生成视频。整个过程能够将“文本描述”转化为动态影像，直观展现从静态提示到动态画面的构建方式，适用于学习视频生成工作流的初学者和进阶开发者。

工作流介绍

该工作流以“文本到视频”为核心任务，采用 UNet 模型负责扩散生成，CLIP 模型解析正负提示词语义，VAE 模型实现潜变量与可视化影像的互转。通过 EmptyHunyuanLatentVideo 控制视频分辨率与帧长，再经由 KSampler 在潜空间进行多步迭代采样，最后使用 CreateVideo 与 SaveVideo 将采样结果合成为视频文件。整体设计体现了 ComfyUI 在复杂视频生成链路上的模块化与可视化优势。

核心模型

工作流的核心模型围绕 UNet 扩散模型、CLIP 编码器和 VAE 解码器展开，分别承担语义解析、潜变量迭代生成和影像还原的职责。CLIP 文本编码器支持正负提示词输入，保证了语义条件的精准控制；UNet 模型是扩散过程的主体，直接决定了画面的动态构型；VAE 则负责潜空间与真实画面之间的解码，确保生成结果具备较高的视觉还原度。

Node节点

该工作流由多个 Node 节点组成，涵盖模型加载、文本编码、潜空间采样、解码及视频输出等环节。UNETLoader、CLIPLoader 与 VAELoader 分别负责加载对应的核心模型；CLIPTextEncode 节点处理正负提示词并转化为语义向量；EmptyHunyuanLatentVideo 设置视频分辨率与帧数；KSampler 节点在扩散过程中反复采样；VAEDecode 将潜变量转化为画面；CreateVideo 与 SaveVideo 节点最终生成并保存视频文件。

工作流程

整个工作流的运行逻辑从模型加载开始，逐步完成提示词解析、潜空间初始化、采样迭代、画面解码到视频合成与保存，形成了一条完整的“文本到视频”生成链路。通过 UNETLoader 与 CLIPLoader 载入核心模型后，正负提示词在 CLIPTextEncode 节点被编码为语义条件，驱动扩散过程的方向。EmptyHunyuanLatentVideo 节点设定分辨率与帧长，为潜空间提供初始容器；随后 KSampler 基于提示语义与 UNet 模型进行多步采样，逐渐得到清晰的潜变量序列；在 VAEDecode 中，这些潜变量被还原为实际画面；CreateVideo 将连续画面拼接成视频，最后经 SaveVideo 输出保存。这样的结构使得每个环节的作用清晰独立，便于调试与扩展。

应用场景

该工作流的设计不仅适合学习 ComfyUI 的视频生成机制，也能应用在创意影像、教育演示和多媒体内容制作中。在创意设计领域，用户可以通过简短的文字提示快速生成动态素材；在教育与培训中，可借助这一流程制作具象化的视频示例，提升教学直观性；在多媒体制作环节，该方法能极大缩短前期分镜与动画的生产时间，快速产出可编辑的视频片段。结合正负提示词的语义控制能力，最终输出的视频能够兼顾创意自由与画面质量，为不同类型的用户提供高效的视频生成手段。

开发与应用

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