今天带来的是一个多元素变装视频生成工作流 ------ Wan2.2 ElementMorph FX。这个 ComfyUI 工作流以视频形式演示多个视觉变装效果，涵盖火焰、冰雪、光影等多种拟态特效，能从一张静态图像生成具有故事感的视觉转场视频。整个流程融合了模型调用、LoRA加载、视频采样、图像尺寸适配与最终视频输出，适用于创作者打造角色变装、视觉化剧情片段等高质量视频内容。
文章目录
- 工作流介绍
- 工作流程
- 大模型应用
-
- [RH_LLMAPI_NODE 视觉参考驱动的多元素变装描述生成](#RH_LLMAPI_NODE 视觉参考驱动的多元素变装描述生成)
- [WanVideoTextEncode（主正向语义） 多元素 FX 效果语义编码](#WanVideoTextEncode（主正向语义） 多元素 FX 效果语义编码)
- [WanVideoTextEncode（主负向语义） 质量控制与结构约束](#WanVideoTextEncode（主负向语义） 质量控制与结构约束)
- [WanVideoClipVisionEncode 人物外观视觉编码](#WanVideoClipVisionEncode 人物外观视觉编码)
- 使用方法
- 应用场景
- 开发与应用
工作流介绍
本工作流以视觉特效为核心，结合 Wan 系列视频生成模型，通过从一张输入图像出发，借助多模态的视觉与文本提示，实现从人物服饰、光影风格到表情情绪的全面"变装"过程。核心流程包括模型载入、图像嵌入生成、文本提示解析、视频帧合成与最终编码输出，配合多个实用辅助节点（如 VRAM 管理与图像比例适配），保障流程稳定与生成质量。
在模型层面，工作流调用了多个高质量模型，包括 aniWan2114BFp8E4m3fn_i2v480pNew 作为主模型，LoRA 模型 lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16 作为微调器，T5 文本编码器与 OpenClip 视觉编码器配合处理文字与图像提示。这一组合提供了极高的表现力和定制灵活性。
节点构建方面，整个流程使用了 WanVideo 系列节点 、LoRA Selector 、TextConcatenator 、Sampler 、ImageToVideoEncode 等模块，形成了一条清晰高效的多模态视频生成路径。
核心模型
本工作流调用了多个关键模型，主要包括视频生成主模型、视觉编码器、文本编码器及 LoRA 微调模块。主模型具备高分辨率输出能力，LoRA 模块用于定向控制变装特效风格。
| 模型名称 | 说明 |
|---|---|
aniWan2114BFp8E4m3fn_i2v480pNew.safetensors |
视频生成主模型，支持480p输出，精度使用fp8_e4m3fn，兼顾效率与表现力 |
lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors |
LoRA 模型，用于融合特效变装风格，如火焰、冰雪、光线等元素变换 |
umt5-xxl-enc-bf16.safetensors |
用于处理正负提示词的T5文本编码器，支持大容量语义理解 |
open-clip-xlm-roberta-large-vit-huge-14_fp16.safetensors |
CLIP视觉模型，负责图像内容分析与嵌入生成 |
这些模型协同工作，为整个变装视频生成提供了强大的生成语义支撑和风格可控性。
Node节点
整个工作流围绕多模态内容的采样、融合与合成展开，核心节点涵盖模型载入、图像尺寸处理、采样、嵌入生成、视频合成等。
| 节点名称 | 说明 |
|---|---|
WanVideoModelLoader |
加载主视频模型，控制加载精度与注意力机制参数 |
WanVideoLoraSelect |
加载并融合 LoRA 模型，实现风格微调 |
WanVideoClipVisionEncode |
视觉嵌入生成节点，处理输入图像 |
WanVideoTextEncode |
文本嵌入生成节点，处理正负面提示词文本 |
WanVideoSampler |
关键帧采样节点，生成中间视频帧 |
WanVideoImageToVideoEncode |
将帧图像编码为视频的过程，控制帧数、分辨率等参数 |
LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2 |
保持原图纵横比缩放图像 |
LoadWanVideoT5TextEncoder |
加载 T5 文本编码模型 |
LoadWanVideoClipTextEncoder |
加载 Clip 视觉编码模型 |
VHS_VideoCombine |
合成图像为视频，输出最终 mp4 文件 |
easy cleanGpuUsed、LayerUtility: PurgeVRAM |
控制 GPU 资源释放，保障流程稳定 |
通过这些节点组合，整个流程能灵活调控生成参数，优化输出质量与运行效率。下一部分我们将拆解流程详细逻辑。
工作流程
整个 Wan2.2 ElementMorph FX 工作流流程以模块化的形式构建，通过明确的阶段划分，将静态图像与文本提示转化为动态视频。流程从模型和资源加载开始，经过图像与文本的嵌入处理、采样生成图像序列，最后合成为完整的视频文件。流程中穿插的 GPU 管理与图像比例处理节点，确保运行效率与画面质量并重。
| 流程序号 | 流程阶段 | 工作描述 | 使用节点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 模型与资源加载 | 加载主模型、视觉模型、T5文本模型与LoRA微调器，准备视频生成所需资源 | WanVideoModelLoader、WanVideoLoraSelect、LoadWanVideoT5TextEncoder、LoadWanVideoClipTextEncoder |
| 2 | 文本与图像提示输入 | 输入用户自定义的正负面文本提示词及目标图像素材，构建输入信号 | WanVideoTextEncode、WanVideoClipVisionEncode、LoadImage |
| 3 | 嵌入生成与处理 | 将输入内容编码为图像嵌入与文本嵌入，并统一尺寸处理 | TextConcatenator、LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2 |
| 4 | 视频帧采样 | 使用采样器生成视频帧的中间图像序列，可调控种子、步数与CFG等参数 | WanVideoSampler |
| 5 | 视频编码输出 | 将图像序列编码为视频格式，设置帧数、宽高等输出属性 | WanVideoImageToVideoEncode、VHS_VideoCombine |
| 6 | GPU缓存清理 | 清理多余资源，确保后续节点执行流畅，防止爆显存 | easy cleanGpuUsed、LayerUtility: PurgeVRAM |
| 7 | 预览与导出 | 在输出阶段预览生成效果并导出为最终 MP4 文件 | PreviewAny、VHS_VideoCombine |
整个流程条理清晰、参数可调，适合灵活调整生成风格与帧率，支持大模型调用和精细控制。
大模型应用
RH_LLMAPI_NODE 视觉参考驱动的多元素变装描述生成
这个节点负责根据参考图和用户拼接后的元素主题文本，自动生成适用于 Wan2.2 的"多元素变装描述"。它只处理语言任务，不参与图像或视频生成。Prompt 在这里通过结构化语言控制变装方式、元素氛围与主体气质，让模型更精准理解要呈现的特效感与视觉主题。
| 节点名称 | Prompt 信息 | 说明 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| RH_LLMAPI_NODE | 使用用户输入的元素主题字符串作为 Prompt。 示例来自节点输入： ❄️冰雪变装 | 空气骤冷，雪花缓缓飘落，冰晶在脚边凝结 | 冰蓝色水晶战衣泛着冷光，细节如霜雕刻 | 神情平静，透出一丝淡淡的孤傲 | 根据参考图与元素关键词生成连贯、可用于视频模型的多元素变装描述，使主题风格保持一致。 |
WanVideoTextEncode（主正向语义） 多元素 FX 效果语义编码
该节点将 RH_LLMAPI_NODE 输出的变装描述转成视频生成模型可理解的语义向量。Prompt 在此决定最终画面的元素氛围、视觉材质、场景特效与人物状态，是驱动多元素变装 FX 效果的核心语言输入。
| 节点名称 | Prompt 信息 | 说明 |
|---|---|---|
| WanVideoTextEncode | 「烈焰从地面升腾......深红色战斗装甲......眼神燃烧着觉醒力量」 （示例为当前工作流默认正向 Prompt 内容） | 负责将多元素视觉特效、衣装材质、场景氛围等文字转为语义向量，用于驱动 FX 变装视频生成。 |
WanVideoTextEncode（主负向语义） 质量控制与结构约束
该节点用负向 Prompt 压制画面噪点、错误肢体、结构畸形等问题。它不改变画面主题，只保证生成的 FX 画面清晰、自然、无杂质。
| 节点名称 | Prompt 信息 | 说明 |
|---|---|---|
| WanVideoTextEncode | 色调艳丽，过曝，静态，细节模糊不清，字幕......nsfw，裸体 | 强力抑制错误结构、低质量区域和不自然畸形，让多元素 FX 画面保持干净稳定。 |
WanVideoClipVisionEncode 人物外观视觉编码
这个节点读取用户上传的参考图，提取人物外观、发型、肤色与服饰基础特征，生成视觉向量作为视频模型的主体一致性参考。Prompt 不参与其中，它完全依赖图像本身的信息。
| 节点名称 | Prompt 信息 | 说明 |
|---|---|---|
| WanVideoClipVisionEncode | 无文字 Prompt（直接解析图像） | 抽取人物特征，确保多元素变装过程中主体保持稳定一致。 |
使用方法
整个工作流的流程是：用户上传一张人物参考图，系统通过 WanVideoClipVisionEncode 抽取人物外观；随后用户选择或输入一个元素主题（如火焰、冰雪、风暴等），文本拼接器将内容组合成完整描述，再交给 RH_LLMAPI_NODE 根据参考图生成风格统一的多元素变装文本。接着 WanVideoTextEncode 把这些文字编码为语义嵌入，连同视觉特征一起送入 Wan2.2 视频模型，由采样器生成具有流动特效、材质变化与动态氛围的多元素变装视频。
用户只需替换参考图、调整元素主题文本、修改 Prompt 或改变视频时长，工作流就会自动完成全部编码、推理与视频合成。角色图决定主体长相，元素文本决定 FX 风格，Prompt 决定变装逻辑和氛围，而时长与分辨率直接影响视频规格。
| 注意点 | 说明 |
|---|---|
| 元素关键词要明确 | 例如"火焰""冰雪""机械粒子"，语义越清晰效果越稳定 |
| 参考图越清晰越好 | 视觉编码器才能正确锁定人物特征 |
| Prompt 建议简洁但结构完整 | 多段堆叠会使画面混乱 |
| 视频分辨率受会员等级限制 | 建议按节点提示选择最长边 |
| 秒数越长计算越久 | 每增加一秒会成倍增加帧数 |
| 元素主题与参考图风格宜协调 | 强行反差可能导致模型不易收敛 |
应用场景
该工作流特别适用于角色视觉变装 、剧情视觉转场 、短视频内容创作等场景，帮助创作者用极短时间完成高质量的视频生成。结合不同的图像与提示词输入，可以衍生出多种风格的视觉变换效果，如冰雪覆盖、火焰觉醒、电流能量等。
| 应用场景 | 使用目标 | 典型用户 | 展示内容 | 实现效果 |
|---|---|---|---|---|
| 多元素视觉变装视频生成 | 用一张图构建多风格变装短片 | 二次元动画创作者、剧情视频编辑者 | 输入静态图 + 正负提示词，输出具有转场和视觉变装特效的视频 | 图像动态变化，融合火焰、冰雪、光影等效果，展现视觉冲击力 |
| 剧情片段生成 | 自动化合成带有变化剧情的短场景 | AI剧情创作者、漫画视觉叙事用户 | 一张表情图 + 文本，生成情绪转变或场景转化的视频片段 | 角色从冷静转向觉醒、从普通服装变装为战斗服等 |
| 视频转场特效制作 | 用于内容中插入变装或转化动画段落 | 短视频剪辑师、影视剪辑辅助 | 图像与风格切换过程作为视频过渡镜头 | 提升视觉张力，丰富片段层次 |
| 模型效果测试 | 快速评估LoRA或模型风格在视频生成中的表现 | 模型开发者、LoRA作者 | 用多张图快速生成对应视频效果 | 方便对比不同 LoRA 的实际生成视觉差异 |
此工作流不仅适合成品输出，也是一种高效的 AIGC 素材创作工具。后续部分将进一步解析其节点参数与大模型使用方式。
开发与应用
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