通义万相Wan2.1强势开源,Comfyui版本部署教程

通义万相(Wan2.1)

模型介绍

通义万相(Wan)2.1 是阿里云通义实验室推出的开源多模态生成模型,支持文 / 图生视频、视频编辑及音视频生成。它包含 140 亿参数专业版和 13 亿参数极速版,基于自研 3D VAE 与 DiT 技术,可实现中英动态文字生成及 1080P 长视频编解码,适用于影视、广告及短视频创作等领域。

PART.01

启动应用

首先,进入**星海智算平台,**点击【**GPU实例】,**即可创建实例。

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在【**选择配置】**中,可选择不同区域的显卡。

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在**【镜像市场】中选择木木夕ComfyUI全量版镜像确认后在实例创建页面点击<立即创建>**即可。

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等待模型自动创建开机(大约需要2分钟

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创建成功等待4-5分钟,看到**<运行中>即可开始使用,点击应用服务**即可跳转到对应的镜像。

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PART.02

镜像操作

01**.进入镜像界面**

**进入Comfyui界面后,**依次点屏幕上方文件夹,在文件夹中找到Wan2.1-官方流。

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选择「文生视频」任务节,提供「480P」与「720P」两档预设。

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特别提醒:在绿色的框格内填入正向提示词,红色的框格内填入反向提示词

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02**.文件目录说明**

贴心的木木夕老****师已自动化了工作流目录、模型目录、出图目录供大家使用哦 ~

预置工作流目录

工作流目录为MMX_workflows目录,目录是每次启动更新的,使用时可以先获取预置工作流。

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自有模型加载及目录

成功创建实例之后,相应的网盘目录中即会出现MMX_ComfyUI-models这一目录。

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文件目录及传输

打开models目录,预制checkpoints****目录loras目录,将模型放入这两个文件夹,并重新开启实例即可正常使用。

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**注:**可直接将对应模型拖到平台官方网盘文件夹内,上传完成后重启实例即可读取 。

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如果需要自己上传模型的话,可以创建“unet”“clip”“checkpoints”等目录(在MMX_ComfyUI-models目录下)。

其他文件夹你需要遵循comfyUI的model目录的命名规则,在MMX_ComfyUI-models目录内创建对应目录也是可以加载的。

遵循comfyUI的model目录的命名规则,在MMX_ComfyUI-models目录内创建对应目录。

遵循comfyUI的model目录的命名规则,在MMX_ComfyUI-models目录内创建对应目录。

遵循comfyUI的model目录的命名规则,在MMX_ComfyUI-models目录内创建对应目录。

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预置工作流目录

如果网页传文件失败了,可以尝试使用win实例传输(无卡模式),安装百度、夸克、迅雷等网盘工具,下载到网盘对应的目录。如下:

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**特别提醒:**为了保证模型文件的稳定加载,模型文件名最好英文或拼音之类,也不要有“【】”“{}”“|”等不太常见的字符,文件名之间不要有空格,空格可以使用“_”或者“-”来代替。

自有工作流加载及目录

出图目录在网盘的MMX_ComfyUI-output目录

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出图目录更新规则:实例每次启动时,把上一次生成的文件,同步至网盘目录。

03**.缺失插件更新说明**

直接在管理器内添加缺失的插件,等待提示重新打开页面,部分插件需要重启实例才能生效。部分插件会冲突,无法启动,可以重新创建实例。

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请添加图片描述

### 将ComfyUI集成到通义2.1中的方法 #### 集成背景 ComfyUI 是一种灵活的节点编辑器工具,主要用于构建复杂的机器学习工作流。通过 ComfyUI 的可视化界面,用户可以轻松连接不同的人工智能模型和组件来实现定制化的功能[^1]。而通义2.1 则是一个专注于视频生成的强大 AI 工具,在处理长文本指令以及复杂场景方面表现出色[^3]。 为了将两者结合起来使用,可以通过 API 或者自定义脚本的方式让 ComfyUI 调用通义的功能模块。以下是具体的实现方式: --- #### 实现方案 ##### 方法一:利用 RESTful API 进行调用 如果蓝耘智算平台提供了针对通义2.1 的 RESTful API 接口,则可以直接在 ComfyUI 中创建 HTTP 请求节点并与该接口对接。具体步骤如下: - **设置请求参数**:根据文档说明准备好必要的输入数据结构(如 JSON 格式的提示词、分辨率设定等)。这些信息通常包括但不限于图像尺寸、帧率、渲染质量等内容[^2]。 - **发送 POST 请求**:编写 Python 脚本来完成实际的数据传输过程,并将其封装为可在 ComfyUI 内运行的小型插件形式。 ```python import requests def call_wanxiang(prompt, size="512x512"): url = "https://api.lanyun.com/wanxiang/v2/generate" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = { "prompt": prompt, "size": size } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json()["image_url"] else: raise Exception(f"Error {response.status_code}: {response.text}") ``` 上述代码片段展示了如何向假设存在的通义服务端发起一次标准的生成任务请求。 ##### 方法二:本地部署后的 SDK 使用 当无法依赖云端提供的公开API时,另一种可行的选择是从官方获取对应版本号下的软件开发包(SDK),然后按照其指导手册逐步安装至个人计算环境中再做进一步整合操作。此路径下可能涉及到更多底层技术细节的理解与掌握程度要求较高一些。 例如加载预训练权重文件夹位置调整等方面都需要特别留意以免影响最终输出效果稳定性等问题发生;另外还需要考虑跨框架兼容性挑战比如 PyTorch vs TensorFlow 等差异带来的额外负担也可能存在因此建议提前做好充分调研准备工作后再行动起来比较好哦! --- ### 注意事项 无论采用哪种途径都应确保遵循各自产品的授权协议条款规定范围之内合理合法地开展关活动才行呢!同时也要记得随时保存好重要成果以防一丢失造成不可挽回损失情况出现哟~
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