今天给大家演示一个基于 ComfyUI 通用主题电影质感图生视频工作流，该工作流融合了高级电影质感和短剧叙事能力，适合用于创作精致短片、微电影、动画分镜等场景。通过双模型融合机制与高效的图像-视频转换流程，它不仅能输出色彩细腻、氛围强烈的画面，还能兼容多样的提示词表达，在高自由度的前提下保持稳定生成质量。以下将从核心模型、关键节点结构到整个流程逻辑，逐步拆解该工作流的实现方法。

工作流介绍

本工作流以 SmoothMix 双UNet 模型为主，采用双流模型融合技术（BlockSwap），分别处理不同曝光质感图像输入，以达到丰富的画面层次。工作流中结合了 ModelSamplingSD3 与 ModelPatchTorchSettings 模块，完成对模型权重的动态打补丁。同时，为实现从静态图到视频的过渡，使用 WanImageToVideo 与 VAEDecode 进行潜变量解码与视频帧构建，最后通过 VHS_VideoCombine 合成完整视频。本流程自动控制采样长度、分辨率与后处理，确保图像质量与帧间连贯性之间取得平衡。

核心模型

本工作流使用了 SmoothMix 定制版模型 smoothMixWan22I2V14B_i2vHigh 与 smoothMixWan22I2V14B_i2vLow，分别用于模拟不同光影风格的图像生成。它们通过 BlockSwap 机制融合处理，配合 VAELoader 与 CLIP 模型，实现多模态的控制力，同时保持了图像的高细节保真度。该模型组合适合生成高动态范围内容，并保留极强的艺术风格控制能力。

模型名称	说明
smoothMixWan22I2V14B_i2vHigh.safetensors	高光影质感图像生成模型，适用于突出曝光效果、细节强烈的画面场景
smoothMixWan22I2V14B_i2vLow.safetensors	低曝光、柔和风格图像生成模型，适合营造温柔、沉稳的视觉氛围
wan_2.1_vae.safetensors	VAE 编码器，用于图像潜变量的解码与复原，提高图像还原质量
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors	文本理解与编码使用的 CLIP 模型，支持中文语义理解
clip_vision_h.safetensors	用于图片内容理解的视觉编码器，增强生成视频与输入图像的一致性

Node节点

该工作流的节点设计覆盖从文本编码、模型采样、融合打补丁，到图像后处理与视频合成的全链条流程。重点模块包括双通道 BlockSwap 控制器、SD3 采样模块、高精度解码器以及视觉引导的 CLIP Encode 节点。此外，通过 KSamplerAdvanced 实现分阶段采样策略，让视频帧间连贯性大幅提升。

节点名称	说明
UNETLoader	加载 UNet 主模型，分别负责高低曝光图像生成路径
wanBlockSwap	实现模型 Block 融合，控制生成层次差异
ModelSamplingSD3	控制模型采样强度与细节程度
ModelPatchTorchSettings	对模型进行参数补丁设定，提高推理稳定性
CLIPLoader / CLIPTextEncode	文本提示词的处理与特征提取
CLIPVisionLoader / CLIPVisionEncode	输入图像的视觉特征提取，为图像视频一体化生成做准备
VAELoader / VAEDecode	潜变量解码为图像，保留细节质量
WanImageToVideo	图像帧到潜变量视频的核心生成组件
VHS_VideoCombine	多帧图像合成最终视频，支持音频、帧率等参数配置

工作流程

该工作流采用分阶段式图像到视频的生成逻辑，核心通过双模型采样实现画面差异融合，再通过多节点协调完成推理、解码与视频合成。整体流程分为六大阶段：模型加载与融合、文本与视觉提示处理、潜变量采样生成、图像解码、视频构建与优化处理。流程中通过两个 KSamplerAdvanced 控制推理节奏，并借助 CLIPVisionEncode 对图像结构进行引导，确保视频连续性与语义一致。

流程序号	流程阶段	工作描述	使用节点
1	模型加载与融合	加载两个不同风格的 UNet 模型，并通过 BlockSwap 模块实现特征融合	UNETLoader、wanBlockSwap
2	采样参数控制	使用 SD3 模型采样结构控制图像推理过程的风格强度	ModelSamplingSD3
3	模型打补丁	使用 Torch Patch 模块设置模型推理参数，提升稳定性	ModelPatchTorchSettings
4	文本与图像提示处理	加载 CLIP 文本与视觉模型，并将提示词与输入图像编码成条件向量	CLIPLoader、CLIPTextEncode、CLIPVisionEncode
5	潜变量生成与解码	使用 WanImageToVideo 模块将条件向量与图像生成潜变量，再通过 VAE 解码为图像帧	WanImageToVideo、VAEDecode
6	视频合成与输出	将图像帧合成为视频，并设置帧率、格式、输出路径等参数	VHS_VideoCombine

大模型应用

CLIPTextEncode 文本语义编码核心节点

这一节点负责把用户的文字提示转成可供模型理解的语义特征。它不处理图像，只专注于文字信息的编码质量，决定了生成画面的风格、光影、主体细节与整体表达。优质 Prompt 能让模型在取景、质感与叙事方向上更贴近用户的意图，而负面 Prompt 则用于抑制噪点、错肢、风格跑偏等问题。

节点名称	Prompt 信息	说明
CLIPTextEncode	beautiful young girl sitting by a pool… vibrant colors, 8k ultra realistic illustration 色调艳丽，过曝，静态… poorly drawn face, deformed, disfigured…	将文本提示转成模型能理解的语义编码，用于控制画面风格、人物质感与画面质量，是生成方向最关键的文字驱动模块。

AILab_QwenVL 图像理解与文字生成节点

AILab_QwenVL 用于对输入图像进行语义分析，并生成可直接作为 Prompt 使用的文字描述。它的主要职责是理解画面中的人物、环境、光线与动作，为最终视频构建自动化文案提示。Prompt 在这个节点中同样发挥引导作用，决定模型描述的角度、细节深度以及写作风格。

节点名称	Prompt 信息	说明
AILab_QwenVL	Describe this image in detail. Please provide a detailed description of the image content.	自动解析画面并输出结构化描述，用于生成视频文案提示、补充角色细节或构建自动化正向 Prompt。

CLIPVisionEncode 图像视觉特征编码节点

此节点负责将输入图像转为视觉特征，用于在视频生成时提供参考。它不会参与图像绘制，而是提供纯视觉理解能力，确保角色外观、环境或基础构图能在后续阶段被模型保留。Prompt 虽不直接输入，但视觉特征会结合文本 Prompt 共同影响最终效果。

节点名称	Prompt 信息	说明
CLIPVisionEncode	（无文字 Prompt）	将图像内容提取为视觉特征编码，与文字 Prompt 共同影响生成画面，对角色外貌、背景和图像布局保持一致性起核心作用。

使用方法

整个工作流通过“图像 + Prompt + 视觉特征”共同驱动视频生成。用户只需替换输入图片、修改 Prompt 或更新参考图，系统就会自动完成文本编码、视觉分析、模型采样、画面重建到最终视频整合的全流程。角色图用于确定人物外貌，动作图用于提供动态参考，音频可用于同步输出，Prompt 决定画面的审美风格、光影质感与镜头表达。替换素材后，整个流程会自动重新走完整链路，从语义解析到视频渲染一次生成，无需额外操作。

注意点	说明
Prompt 要具体	描述越清晰，生成效果越稳定。
保持角色参考清晰	模糊或低分辨率图像会降低模型对外貌的理解度。
负面 Prompt 必须完整	用于压制畸形、错肢、画面噪点等问题。
图片比例需匹配视频尺寸	避免拉伸或构图错位。
避免过度修改节点结构	会造成无法正常生成或结果不一致。

应用场景

该工作流适用于生成具备叙事性与电影质感的视频内容，特别适合动画短剧、剧情预告、创意广告等场景。借助双模型融合与精准的文本提示控制，用户可以实现从情绪控制、角色造型到背景叙述等全方位自定义。系统支持高清输出、视频帧增强与语义一致性引导，适合创作者、AI艺术家、内容剪辑人员使用，极大提升了从图像向动态视频创作的效率与品质。

应用场景	使用目标	典型用户	展示内容	实现效果
短剧动画创作	通过提示词快速生成风格一致的角色短片	AI动画创作者	动态人物、角色情绪、动作连续性	视频连贯、情绪表达自然
剧情预告制作	利用镜头风格引导生成不同场景短预告	短视频剪辑师	场景切换、光影变化、氛围渲染	电影感强、画面统一
创意广告/视觉包装	生成风格化动图或视频广告内容	品牌视觉设计师	主题画面、色彩张力、视觉符号	风格突出、适配多平台
视频封面生成	输出视频封面帧或 GIF 动图	自媒体工作者	视频缩略图、主图动效	吸引眼球、增强点击率

开发与应用

更多 AIGC 与 ComfyUI工作流 相关研究学习内容请查阅：

ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载

更多内容桌面应用开发和学习文档请查阅：

AIGC工具平台Tauri+Django环境开发，支持局域网使用
AIGC工具平台Tauri+Django常见错误与解决办法
AIGC工具平台Tauri+Django内容生产介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源git项目介绍和使用