前段时间，阿里开源了万相视频生成大模型Wan2.1系列，在评测集VBench中，万相2.1超越了Sora、Luma、Pika等国内外开源模型。
万相2.1可以在comfyui上自由调用，支持文生视频、图生视频和视频生视频，而且现在还出现了很多wan2.1的lora，今天我们一起来学习wan2.1的本地部署。
一、安装插件
在comfyui中调用万相2.1模型需要用到WanVideoWrapper插件
插件地址：https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper
进入comfyui的节点文件夹“custom_nodes”，在地址栏输入"cmd"，然后敲回车，调出命令行
在命令行内输入指令： git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper.git
其中，文生视频模型有1.3B和14B两种大小，图生视频模型大小都是14B，不过，一个是480P，另一个是720P。
大尺寸14B版本主打高性能，但1.3B小版本适合消费级显卡，只需要 8.2GB 显存就可以生成 480P 高质量视频。
也即是说，只要你有一张4060显卡（8G显存），就能跑得动这个模型，并且可以在大约4分钟以内生成5秒的480p视频。
刚好，ComfyUI官方也支持了Wan2.1模型，所以，这篇文章就带大家一步一步在本地部署Wan2.1模型。
二、diffusion_models下载
打开下面这个页面，下载diffusion_model：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main（文末网盘整合下载）
Wan2.1模型支持文生视频和图生视频两种方式，每种方式下又有14B和1.3B两种尺寸的模型，其中：
- 文生视频
- wan2.1_t2v_1.3B的模型，最大只支持生成832×480像素视频
- wan2.1_t2v_14B的模型，支持1280×720像素和832×480像素视频
- 图生视频
- wan2.1_i2v_480p_14B的模型，最大支持生成832×480像素视频
- wan2.1_i2v_720p_14B的模型，最大支持生成1280×720像素视频
同时，每个尺寸的模型下也有多个模型，根据生成质量的优劣，按照如下原则选择（质量等级从高到低）：
fp16 > bf16 > fp8_scaled > fp8_e4m3fn
结合自己的显存大小，我选择这两个模型下载到本地：
- 文生视频：
wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors - 图生视频：
wan2.1_i2v_480p_14B_fp8_scaled.safetensors
然后移到ComfyUI整合包的ComfyUImodelsdiffusion_models目录下面。
四、text_encoders下载
打开下面这个页面，下载text_encoders：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/text_encoders（文末网盘整合下载）
- 如果显存 >= 12G，选择第一个text_encoder
下载 - 如果显存 < 12G，选择第二个text_encoder
下载
我下载一个小一点的，然后移到ComfyUI整合包的ComfyUImodelstext_encoders目录下。
五、vae下载
打开下面这个页面，下载vae：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree（文末网盘整合下载）
下载到本地后，移到ComfyUI整合包的ComfyUImodelsvae目录下。
六、工作流下载
打开下面这个页面，下载工作流：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main（文末网盘整合下载）
我们根据第三步下载的diffusion_model，相对应地选择第一个和第三个工作流下载：
然后移到ComfyUI整合包的ComfyUIuserdefaultworkflows目录下：
