前言

ComfyUI 是一款灵活的 AI 创作工具，能整合各类模型实现图像、视频生成，尤其适合设计师、自媒体创作者等需要快速产出视觉内容的人群。搭配阿里 Wan2.1 模型后，可直接通过文字描述生成连贯视频，且支持自定义参数调整，相比在线工具更能保护创作隐私，生成效果也能根据硬件性能灵活适配。

使用时需注意，模型对显卡显存有一定要求，显存较小的设备建议选择 fp8 版本模型，生成时可适当降低视频分辨率以保证流畅运行。另外，工作流文件需正确导入，否则可能出现参数错误导致生成失败。

但受限于局域网访问，只能在同一网络环境下操作，出门时想修改视频参数、查看生成进度都很不方便，团队协作时也无法法让异地地成员员实时同时机会实时参与创作。

而结合 cpolar 后，无需公网 IP 就能能将本地服务映射到公网，创作者在外地也能通过手机或电脑访问 ComfyUI，团队成员可共享同一工作流协作修改，甚至在客户现场即可现场调整视频细节，让 AI 创作摆脱网络环境限制。

1.软件准备

1.1 ComfyUI

首先访问ComfyUI的Github下载对应操作系统版本，本例使用Windows系统进行演示，全部所需软件资源链接我会放在文章末尾。

ComfyUI Github：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

选择免安装版本（本例以适用于N卡的免安装版本0.3.27为例演示）

下载后解压到已定义路径，然后继续下载其他软件：

1.2 文本编码器

现在需要下载文本编码器，大家可以根据显卡内存进行选择，本例中以fp8量化版进行演示，适用于低于8G的显卡，如果显卡内存高于12G，可以选择fp16这个，生成后的视频精度会更高。

文本编码器下载地址：Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged at main

1.3 VAE

然后需要下载VAE，点击download即可：

VAE下载地址：split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors · Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged at main

1.4 视频生成模型

最后还需要下载Wan2.1视频生成模型，如果显卡配置较好，可以选择最完整的32G的模型。本例中以相对显卡要求较低的wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors模型进行演示：

注意：建议使用 fp16 版本而不是 bf16 版本，因为它们会产生更好的结果。

质量等级（从高到低）：fp16 > bf16 > fp8_scaled > fp8_e4m3fn

视频生成模型下载地址：Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged at main

2.整合配置

现在要把上边准备好的编码器、模型等整合到ComfyUI中，然后导入工作流文件，就能使用它来生成视频了。

首先，把文本编码器 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 放入 ComfyUI/models/text_encoders/

第二步，将VAE文件 wan_2.1_vae.safetensors 放入 ComfyUI/models/vae/

第三步，将 Wan 2.1 模型 放入ComfyUI/models/diffusion_models/

最后一步，下载文字转视频所需的 Json 格式的工作流，右键另存为到桌面即可，稍后打开ComfyUI时拖入。

下载地址：comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan/text_to_video_wan.json

3. 本地运行测试

现在我们回到解压后的ComfyUI根目录，双击运行脚本：

启动中：（启动后这个服务窗口也不要关）

启动完毕后，会自动在浏览器打开ComfyUI的使用界面， 或者在网址栏输入 http://127.0.0.1:8188 也可以：

然后，将刚才下载好的 Json 格式的工作流文件直接拖入这个界面即可：

使用文生视频前，可以先右键保存动画模块，在模式中选择Always，这样以后生成的视频都会被自动保存下来：

然后在编辑器中输入提示词（中英文都可以），点击运行即可启动文生视频工作流：

例：一个小男孩在海边提足球

默认生成的视频参数是832*480，如果需要修改可以在这里对宽度和高度进行调整：

默认视频长度是33，如果需要修改可以在这里调整，更长的时长也需要更多的时间来生成视频：

4. 公网使用Wan2.1模型生成视频

现在我们已经在本地成功部署了Wan2.1模型，并通过ComfyUI工作流来使用文字生成视频了，但如果我们部署的这台电脑配置不错，使用这款大模型毫无压力，要是我们出门时，或者是想团队多人使用，打算远程调用这台电脑上部署的大模型应该怎么办呢？

很简单，我们只需要安装Cpolar内网穿透工具就能轻松实现公网环境远程访问本地部署的服务！通过它，我们可以免去复杂得本地部署过程，只需要一个公网地址就可以随时随地访问到ComfyUI中来使用Wan2.1模型来生成视频了。也无需自己注册域名购买云服务器，下面是安装cpolar步骤：

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击进入cpolar官网，点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar。

登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

4.1 创建远程连接公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：

• 隧道名称：可自定义，本例使用了: wan21 注意不要与已有的隧道名称重复
• 协议：http
• 本地地址：8188
• 域名类型：随机域名
• 地区：选择China Top
• 高级：Http Auth：user:123（本例中用户名user 密码123）

点击保存

创建成功后,打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了两个公网地址，接下来就可以在其他电脑（异地）上，使用任意一个地址在浏览器中访问即可。

如下图所示，输入设置的用户名user及密码123（也可以不设置高级，就无需用户名密码直接登入，安全起见，建议配置密码，避免他人蹭显卡算力^_）

可以看到成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的ComfyUI使用Wan2.1大模型！

需要注意的是首次登录，默认显示的工作流可能不是我们刚才使用的工作流配置，点击左边菜单栏中的队列，在之前保存过的视频中，右键加载工作流，即可远程使用对应的工作流来生成视频啦！

小结

为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用了cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用，然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。

如果有长期远程访问本地部署的ComfyUI使用Wan2.1大模型或者其他本地服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想地址好看又好记，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来远程访问，带宽会更快，使用cpolar在其他用途还可以保留多个子域名，支持多个cpolar在线进程。（根据cpolar套餐而定）

5. 固定远程访问公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

注意需要将cpolar套餐升级至基础套餐或以上，且每个套餐对应的带宽不一样。【cpolar.cn已备案】

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china top，然后设置一个二级子域名名称，自定义即可，然后填写备注信息，点击保留。

保留成功后复制保留的二级子域名地址：mywan21

登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道wan21，点击右侧的编辑。

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
• 地区: China TOP

点击更新

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

最后，我们使用固定的公网地址访问 ComfyUI 可以看到访问成功，一个永久不会变化的远程访问方式即设置好了，同样需要输入在高级中配置的用户名和密码登录。

总结

各位朋友，通过本次实践探索，我们成功搭建了基于开放网络环境的远程访问架构，让本地部署的Wan2.1模型实现跨区域访问。这套方案不仅支持团队成员通过专用连接通道开展实时协作，还显著提升分布式开发场景的协作效率。对于个人创作者而言，系统提供灵活的远程访问支持，满足各类终端设备的接入需求。

本方案通过整合ComfyUI工作流框架、Wan2.1生成模型和cpolar网络解决方案，构建了完整的AI视频生成系统架构。这种技术组合成功突破了传统创作的物理空间限制，使高质量视频生成突破环境限制，实现全天候的全场景创作体验。通过三大核心组件的有机结合，我们搭建了可扩展的智能创作平台，为开发者提供更高效的本地化AI应用方案。

通过 ComfyUI、Wan2.1 与 cpolar 的配合，本地 AI 视频创作不再受限于物理空间，无论是论是个人远程途修改稿还是团队协作都更加灵活，为创作效率带来切实提升。

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