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阿里Wan2.1 Video开源模型震撼发布：13亿参数版本8GB显存即可运行，文生视频/图生视频全流程指南

2025年2月，阿里巴巴正式开源了新一代视频生成模型Wan2.1 Video系列，采用Apache 2.0开源协议，推出140亿参数（14B）和13亿参数（1.3B）两个版本，全面支持文本生成视频（T2V）、图像生成视频（I2V）等主流任务。该模型在保持性能领先现有开源方案的同时，其轻量级版本仅需8GB显存即可流畅运行，显著降低了视频生成技术的使用门槛。本文将详细介绍Wan2.1 Video模型的安装配置流程及ComfyUI工作流的使用方法，帮助开发者快速上手这一突破性工具。

模型安装与环境准备

使用Wan2.1 Video模型前，需确保ComfyUI已更新至最新版本，工作流模板可在ComfyUI内置模板库中直接获取。若出现节点缺失问题，通常是由于未使用最新开发版（nightly）或启动时节点导入失败，建议升级至最新版本并检查依赖配置。

核心模型组件需按以下路径存放：Text encoders模块（如umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors）存放于ComfyUI/models/text_encoders/目录；VAE模块（wan_2.1_vae.safetensors）存放于models/vae/目录；CLIP Vision模块（clip_vision_h.safetensors）存放于models/clip_vision/目录。需要特别注意的是，扩散模型（diffusion models）推荐使用fp16精度版本，经测试其效果优于bf16版本，其他精度版本可通过官方渠道获取。

文生视频（T2V）工作流实战

文生视频任务需首先下载专用模型文件wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors，并保存至ComfyUI/models/diffusion_models/目录。工作流文件下载后，直接拖入ComfyUI界面即可自动加载配置。运行时需确认各核心节点正确加载对应模型：Load Diffusion Model节点选择wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors，Load CLIP节点选择umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors，Load VAE节点选择wan_2.1_vae.safetensors。

如上图所示，界面清晰展示了Wan2.1文生视频工作流的完整节点配置，包括模型加载区、参数调节区和预览窗口。这一可视化工作流充分体现了Wan2.1 Video模型的易用性设计，为开发者提供了直观高效的视频生成操作界面。

用户可根据需求在EmptyHunyuanLatentVideo节点调整视频分辨率，在CLIP Text Encoder节点中优化正向/负向提示词，完成设置后点击Run按钮或使用快捷键Ctrl(cmd) + Enter即可启动生成任务。

图生视频（I2V）工作流配置

Wan2.1 Video的图生视频功能针对480P和720P两种分辨率提供专用模型，除模型文件不同外，部分关键参数需对应调整。480P版本需下载wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors模型，720P版本则对应wan2.1_i2v_720p_14B_fp16.safetensors模型，均存放于models/diffusion_models/目录。

加载对应分辨率的工作流文件后，上传输入图片并确认模型加载正确。480P与720P工作流的主要差异体现在采样步数和分辨率参数上，建议根据硬件配置选择合适版本：14B参数模型推荐使用16GB以上显存配置，1.3B轻量版可在消费级显卡上流畅运行。执行生成前需检查图片输入节点是否正确读取素材，参数设置完成后即可启动视频生成。

技术优势与未来展望

Wan2.1 Video模型的开源发布，标志着视频生成技术向轻量化、高效率方向迈出重要一步。1.3B版本在8GB显存环境下的流畅运行能力，使其能够部署在普通PC甚至笔记本设备上，为内容创作、教育演示、广告设计等领域提供了全新可能。随着社区生态的不断完善，预计未来将出现更多基于Wan2.1的二次开发工具和行业解决方案，进一步推动AIGC视频技术的普及应用。

开发者可通过访问仓库地址https://gitcode.com/hf_mirrors/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled获取最新代码和工作流模板，建议定期关注官方更新以获取性能优化和功能扩展。