企业官网建设流程全解析

适用环境：Windows 本地电脑、PyCharm Professional、Linux 云服务器、NVIDIA RTX 5090 32GB。
目标：上传一张照片，通过 Wan2.2 I2V 生成指定动作和镜头效果的视频。

目录

1. 整体流程
2. PyCharm 连接服务器实例
3. 配置服务器并安装软件
4. 下载 Wan2.2 模型
5. 启动并访问 ComfyUI
6. 图片生成视频流程
7. 参数说明与推荐配置
8. 提示词写法
9. 45 fps 与 12 秒视频
10. 常见故障处理

免责声明

本文内容仅用于技术学习、模型部署与合法合规的创作实践参考，不构成任何形式的法律、商业、投资或专业建议。文中涉及的 PyCharm 连接服务器实例、ComfyUI 部署、开源模型下载、图生视频生成及相关参数设置，均以学习和研究为目的，使用者应根据自身设备、服务器配置、网络环境和实际需求自行判断并承担相应风险。

本文提到的本地化部署开源模型，旨在方便用户进行合法合规的技术测试与内容创作，并不代表鼓励、支持或协助生成违法违规、侵犯他人权益、侵犯肖像权、隐私权、著作权，或违反相关平台规则和法律法规的内容。使用真人照片、影视素材、音乐、商标、受版权保护图片或其他第三方素材时，应确保已取得合法授权或具备合理使用依据。

因使用本文方法、命令、模型、参数或相关工具所产生的任何直接或间接后果，均由使用者自行承担。

一、整体流程

本地电脑安装 PyCharm ↓ 通过 SSH/SFTP 连接云服务器 ↓ 服务器安装 ComfyUI、PyTorch 和依赖 ↓ 下载 Wan2.2 模型到指定目录 ↓ 启动 ComfyUI 并开放 8188 端口 ↓ 浏览器打开 ComfyUI ↓ 上传照片、填写提示词、设置参数 ↓ 生成视频并下载

本教程中的“训练流程”实际是模型推理/视频生成流程。直接使用已经训练好的 Wan2.2 权重，不需要重新训练模型。

二、PyCharm 连接服务器实例

2.1 准备连接信息

在云平台实例页面取得以下信息：

如果密码、密钥或访问令牌曾经公开发送，应立即在云平台重置。

2.2 创建 SSH 配置

在 PyCharm 中依次打开：

File → Settings → Tools → SSH Configurations

点击+新建配置，填写：

Host：服务器地址 Port：实例 SSH 端口 User name：root Authentication type：Password Password：实例密码

点击Test Connection。出现Successfully connected后保存。

2.3 创建 SFTP Deployment 配置

依次打开：

File → Settings → Build, Execution, Deployment → Deployment

点击+，选择SFTP，名称可填写：

Comfy1

在Connection页面设置：

如果 Windows 没有安装rsync，取消勾选：

Use Rsync for download/upload/sync

否则上传时可能提示：

Command rsync is not found in PATH

2.4 配置目录映射

进入Mappings页面：

因为Root path已经是/home/waas，所以Deployment path只填写/AI，不能重复填写/home/waas/AI。

最终映射关系为：

本地：F:\YT\ComfyTest 远程：/home/waas/AI

点击左侧服务器列表上方的✓，将Comfy1设为默认服务器，然后点击Apply → OK。

2.5 显示服务器文件

打开：

Tools → Deployment → Browse Remote Host

在Remote Host窗口选择Comfy1。正常情况下可看到/home/waas及其下面的AI文件夹。

2.6 打开服务器终端

打开：

Tools → Start SSH Session → 选择服务器配置

连接成功后，终端提示符类似：

(base) root@waas:~#

如果提示符是：

PS F:\Books\...

说明当前仍是本地 Windows PowerShell，不要在这里执行 Linux 安装命令。

三、配置服务器并安装软件

以下命令均在服务器 SSH 终端中执行。

3.1 检查服务器环境

nvidia-smi python--versiongit--versiondf-h/home/waas

重点确认：

• nvidia-smi能识别 RTX 5090；
• Python 建议使用 3.12 或 3.13；
• /home/waas有足够空间；
• 14B FP8 模型及运行文件建议预留 50GB 以上空间。

3.2 安装基础软件

如果服务器镜像尚未安装 Git、FFmpeg 和 wget，执行：

aptupdateaptinstall-ygitffmpegwgetpython3-venv

3.3 创建目录并下载 ComfyUI

mkdir-p/home/waas/AIcd/home/waas/AIgitclone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.gitcdComfyUI

如果已经存在 ComfyUI，不要重复克隆，执行：

cd/home/waas/AI/ComfyUIgitpull

如果实际安装位置是/home/waas/comfy_runtime/ComfyUI，后续命令中的/home/waas/AI/ComfyUI应统一替换为该路径。

3.4 创建独立 Python 环境

cd/home/waas/AI/ComfyUI python-mvenv /home/waas/AI/comfyui-venvsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate python-mpipinstall--upgradepip

以后重新连接服务器后，需要再次激活：

source/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate

3.5 安装 PyTorch 和 ComfyUI 依赖

NVIDIA 服务器按 ComfyUI 当前官方说明安装稳定版 PyTorch：

pipinstalltorch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 pipinstall-rrequirements.txt

检查 CUDA 是否可用：

python-c"import torch; print('PyTorch:', torch.__version__); print('CUDA:', torch.cuda.is_available()); print('GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))"

正常结果应包含：

CUDA: True GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090

3.6 建立模型目录

cd/home/waas/AI/ComfyUImkdir-pmodels/diffusion_models models/text_encoders models/vae

四、下载 Wan2.2 模型

4.1 方案选择

建议先用 5B 跑通完整流程，再安装 14B FP8。

4.2 下载 Wan2.2 TI2V 5B

cd/home/waas/AI/ComfyUIwget-c-Pmodels/diffusion_models\https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensorswget-c-Pmodels/vae\https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan2.2_vae.safetensorswget-c-Pmodels/text_encoders\https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

wget -c支持断点续传。SSH 断开后，重新执行同一条命令即可继续。

目录应为：

ComfyUI/ └── models/ ├── diffusion_models/ │ └── wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors ├── text_encoders/ │ └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors └── vae/ └── wan2.2_vae.safetensors

4.3 下载 Wan2.2 I2V 14B FP8

5090 32GB 建议使用 FP8 scaled 版本。两个扩散模型各约 14.3GB，下载前先检查磁盘空间。

cd/home/waas/AI/ComfyUIwget-c-Pmodels/diffusion_models\https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensorswget-c-Pmodels/diffusion_models\https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensorswget-c-Pmodels/vae\https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors

14B 可以复用前面已经下载的文本编码器：

models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

目录应为：

ComfyUI/ └── models/ ├── diffusion_models/ │ ├── wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors │ └── wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors ├── text_encoders/ │ └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors └── vae/ └── wan_2.1_vae.safetensors

下载后检查文件：

ls-lhmodels/diffusion_modelsls-lhmodels/text_encodersls-lhmodels/vae

五、启动并访问 ComfyUI

5.1 前台启动

cd/home/waas/AI/ComfyUIsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate python main.py--listen0.0.0.0--port8188

看到类似以下信息表示启动成功：

To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188

此时不要关闭终端。

5.2 云平台开放端口

在云平台的端口管理中添加或开放：

8188

使用平台提供的公网访问地址打开 ComfyUI。

不建议直接把未认证的 8188 端口长期暴露到公网。临时使用后应关闭端口，或通过平台鉴权/SSH 隧道访问。

5.3 后台启动，避免 SSH 断开导致服务停止

推荐使用tmux：

aptinstall-ytmux tmux new-scomfyui

在 tmux 会话中启动：

cd/home/waas/AI/ComfyUIsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate python main.py--listen0.0.0.0--port8188

按Ctrl+B，再按D，退出但保持服务运行。

重新进入：

tmux attach-tcomfyui

六、图片生成视频流程

6.1 加载官方模板

在 ComfyUI 中打开：

Workflow → Browse Templates → Video

选择：

Wan2.2 5B video generation

或正式出片时选择：

Wan2.2 14B I2V

如果找不到模板，先更新 ComfyUI：

cd/home/waas/AI/ComfyUIgitpullsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate pipinstall-rrequirements.txt

然后重启 ComfyUI。

6.2 检查模型节点

5B 工作流：

14B I2V 工作流：

6.3 上传照片

在Load Image节点中点击Choose file，选择本地照片。也可以把图片直接拖到 ComfyUI 页面。

建议输入图片：

• 主体清晰，脸部不过曝；
• 尽量避免严重压缩和模糊；
• 构图比例接近最终视频比例；
• 正式生成前先裁剪为横屏或竖屏比例。

6.4 填写提示词

在正向和负向CLIP Text Encode节点中填写提示词。英文通常更稳定，提示词应说明：

1. 保留什么；
2. 主体如何运动；
3. 镜头如何运动；
4. 光线、氛围和风格；
5. 不允许出现什么变化。

6.5 设置参数并运行

在Wan22ImageToVideoLatent或模板对应的视频尺寸节点设置宽度、高度和length，然后点击：

Run / Queue Prompt

快捷键通常为：

Ctrl + Enter

输出文件默认位于：

/home/waas/AI/ComfyUI/output

可在 PyCharm 的Remote Host中刷新该目录并下载，也可直接从 ComfyUI 预览区保存。

七、参数说明与推荐配置

7.1 核心参数

7.2Length与视频时长

近似关系：

视频时长（秒）≈ Length ÷ FPS

例如：

Length越大，后半段的人脸、背景和动作越容易漂移。长视频建议拆分成多个 4–6 秒镜头。

7.3 首次跑通参数

分辨率：832 × 480（横屏）或 480 × 832（竖屏） Length：49 FPS：12 或保持模板默认 Steps：20–24 CFG：3.5 Batch size：1

7.4 稳定质量参数

分辨率：832 × 480（横屏）或 480 × 832（竖屏） Length：81 或 97 FPS：16 Steps：24–28 CFG：3.5–4.0 Batch size：1

7.5 人物保真优先参数

模型：Wan2.2 I2V 14B FP8 分辨率：832 × 480 或 480 × 832 Length：49–81 FPS：12–16 Steps：24–28 CFG：3.0–3.8 Batch size：1 镜头运动：固定或极轻微推进 人物动作：眨眼、呼吸、轻微转头

保真重点不是盲目提高 Steps，而是减少动作幅度、缩短单段时长，并使用克制的提示词。

八、提示词写法

8.1 真人照片轻微运动

正向提示词：

Preserve the same person, face, hairstyle, outfit, pose, background, lighting, and composition from the reference image. Only subtle natural motion: gentle blinking, soft breathing, a tiny head movement, and very slight hair movement. Fixed camera, stable identity, realistic motion, sharp facial details, natural skin tone, balanced exposure.

负向提示词：

different person, identity change, face change, outfit change, hairstyle change, background change, pose change, large movement, camera shake, distorted face, bad anatomy, extra fingers, extra limbs, blurry, low detail, overexposed, flicker, jitter, text, watermark, logo

8.2 纪录片电影镜头

A cinematic documentary shot. The camera slowly pushes in toward the subject. Subtle natural body movement, gentle blinking, soft breathing, slight movement in the light and dust particles in the air. Realistic motion, restrained color grading, serious atmosphere, stable composition, no text, no logo.

8.3 提示词原则

• 想保留原图人物，就少写大动作；
• 一次只描述一个主要动作；
• 明确写出镜头固定、缓慢推进或缓慢横移；
• 避免同时要求转身、走动、跳舞和大幅镜头运动；
• 图片中没有的复杂内容越多，越容易改变人物和背景。

九、45 fps 与 12 秒视频

9.1 不建议直接生成 541 帧

12 秒、45 fps 理论上需要：

12 × 45 = 540 帧

如果模型要求4n+1，会接近 541 帧。直接让 Wan2.2 生成 541 帧，即使使用 RTX 5090 32GB，也会显著增加生成时间、显存压力和后半段漂移风险。

9.2 推荐方案

先生成低帧率稳定视频，再进行补帧：

Wan2.2：生成 12–16 fps ↓ RIFE / Flowframes / Topaz Video AI：补帧到 45 fps

推荐工作方式：

方案一：生成两个 6 秒片段 每段 Length 97、FPS 16 后期拼接为约 12 秒 再补帧到 45 fps

或：

方案二：单段 Length 193、FPS 16 约 12 秒 仅在短片测试稳定后再尝试 生成后补帧到 45 fps

只把输出节点的 FPS 从 16 改成 45，会使视频播放变快、时长变短，并不会真正增加新的中间帧。

十、常见故障处理

10.1 Remote Host 显示Nothing to show

检查：

1. Comfy1是否设为默认 Deployment；
2. Root path是否为/home/waas；
3. Deployment path是否为/AI；
4. 在Remote Host顶部选择Comfy1；
5. 点击刷新。

10.2 上传时报rsync is not found

进入：

Settings → Build, Execution, Deployment → Deployment → Comfy1 → Connection

取消勾选：

Use Rsync for download/upload/sync

然后使用 SFTP 上传。

10.3 找不到 Wan2.2 模板

cd/home/waas/AI/ComfyUIgitpullsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate pipinstall-rrequirements.txt

重启 ComfyUI 后再次打开Workflow → Browse Templates → Video。

10.4 模型已下载但节点中不显示

检查模型是否放在正确目录，并重启 ComfyUI：

扩散模型：models/diffusion_models/ 文本编码器：models/text_encoders/ VAE：models/vae/

不要把模型放进models/checkpoints/。

10.5 显存不足或实例掉线

按以下顺序降低负载：

1. 将Length降到 49；
2. 降低分辨率；
3. 将 Steps 降到 20–24；
4. Batch size 保持 1；
5. 先用 5B；
6. 长视频拆成多个 4–6 秒片段。

检查显存：

nvidia-smi

10.6 SSH 掉线后重新启动

如果使用 tmux：

tmux attach-tcomfyui

如果服务已经停止：

cd/home/waas/AI/ComfyUIsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate python main.py--listen0.0.0.0--port8188

10.7 8188 端口无法访问

检查服务：

ps-ef|grepmain.py

检查端口：

ss-lntp|grep8188

确认云平台已开放 8188，并使用平台生成的公网链接访问。

10.8 输出视频在哪里

默认目录：

/home/waas/AI/ComfyUI/output

输入图片通常保存在：

/home/waas/AI/ComfyUI/input

十一、日常使用快速命令

启动

cd/home/waas/AI/ComfyUIsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate python main.py--listen0.0.0.0--port8188

更新

cd/home/waas/AI/ComfyUIgitpullsource/home/waas/AI/comfyui-venv/bin/activate pipinstall-rrequirements.txt

查看显卡

nvidia-smi

查看磁盘空间

df-h/home/waasdu-sh/home/waas/AI/ComfyUI/models/*

查看输出

ls-lht/home/waas/AI/ComfyUI/output|head

十二、参考资料

• PyCharm：创建远程服务器配置
• PyCharm：内置 SSH 终端
• ComfyUI 官方仓库与安装说明
• ComfyUI 官方 Wan2.2 工作流教程
• Comfy-Org Wan2.2 模型仓库

使用真人照片生成视频前，应取得必要授权，并遵守适用法律、平台规则及模型许可要求。