此 ComfyUI 工作流使用 Wan 2.1 的图像转视频管线，将单张图像生成短视频。核心是 WanImageToVideo 节点：它负责准备时间条件（帧数、fps、运动提示），并将其送入扩散流程。文本引导通过 CLIPTextEncode 编码（由 CLIPLoader 加载 UMT5 XXL 文本编码器提供支持）；起始图像则通过 CLIPVisionEncode 嵌入，权重由 CLIPVisionLoader 加载。模型主干通过 UNETLoader（Wan2.1）与 VAELoader（Wan VAE）加载。ModelSamplingSD3 设置正确的采样配置文件，KSampler 在一段 Latent 帧序列上执行去噪。最后 VAEDecode 将 Latent 转为 RGB 帧，CreateVideo 按你选择的 fps/尺寸合成视频，SaveVideo 写入磁盘。
工作流按步骤分组，便于理解：Step1 - Load models、Step2 - Upload start_image、Step3 - Video size、Step4 - Prompt。你会在 Video size 组里设置宽度/高度与帧率，通过 LoadImage 提供干净的源图像，并编写文本提示词（以及可选的负面提示词）来控制风格和内容。这非常适合把角色转身、轻微人像动作或产品主视觉镜头从单张静帧做成动画；同时也能通过 seed 和 KSampler 设置保持结果可复现。
API
通过代码使用此工作流
每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据，ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制，或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。
使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Wan万相 2.1 图生视频" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("image_to_video_wan_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("52", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("56")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK 需要 API 格式的工作流：在 ComfyUI 中打开此工作流，使用 文件 → 导出工作流（API）。
常见问题
