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🐳 WanVideo视频集成采样器——Github:@luguoli
🐳 WanVideo视频集成采样器 - K采样器，视频生成采样器，高低噪集成，支持文生视频/图生视频模式，支持首尾帧生成视频，批量生成、自动显存/内存管理、sage注意力、块交换、SD3采样、声音通知等全方位功能，不需要连那么多线啦~~~~/🐳 WanVideo Integrated KSampler - K-sampler for video generation with integrated high/low noise stages, supports text-to-video/image-to-video modes, supports generating videos with start/end frames, batch generation, automatic VRAM/RAM management, sage attention, block swapping, SD3 sampling, sound notifications and more comprehensive features, no need to connect so many wires~~~~ - Github: https://github.com/luguoli - 📧Email: luguoli﹫vip.qq.com
🐳 WanVideo视频集成采样器——Github:@luguoli
- model_high_noise
- model_low_noise
- clip
- vae
- start_image
- end_image
- clip_vision
- latent
- 生成图像序列FrameImages
- 最后一帧LastFrameImage
- （可选）Latent
◄positive_prompt—►
◄negative_prompt色调艳丽，过曝，静态，细节模糊不清，字幕，风格，作品，画作，画面，静止，整体发灰，最差质量，低质量，JPEG压缩残留，丑陋的，残缺的，多余的手指，画得不好的手部，画得不好的脸部，畸形的，毁容的，形态畸形的肢体，手指融合，静止不动的画面，杂乱的背景，三条腿，背景人很多，倒着走►
◄batch_size1►
◄length81►
◄width720►
◄height1280►
◄steps_high_noise4►
◄cfg_high_noise1.0►
◄steps_low_noise4►
◄cfg_low_noise1.0►
◄noise_seed0►
◄sampler_name▾►
◄scheduler▾►
◄torch_enable_fp16_accumulationtrue►
◄sage_attentionauto►
◄sd3_shift5.00►
◄enable_clean_gpu_memoryfalse►
◄enable_clean_cpu_memory_after_finishfalse►
◄enable_sound_notificationfalse►
◄motion_amplitude1.00►
Categorysampling
Inputs (28)
| Name | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
| model_high_noise | MODEL | 🔥 高噪模型 - 用于高噪阶段（第一阶段）的扩散模型 | |
| model_low_noise | MODEL | ❄️ 低噪模型 - 用于低噪阶段（第二阶段）的扩散模型 | |
| clip | CLIP | 🟡 CLIP - CLIP模型，用于文本编码和条件生成 | |
| vae | VAE | 🎨 VAE - VAE模型，用于编码/解码图像到潜空间 | |
| positive_prompt | STRING | ✅ 正向提示词 - 描述期望视频内容的文本提示 | |
| negative_prompt | STRING | 色调艳丽，过曝，静态，细节模糊不清，字幕，风格，作品，画作，画面，静止，整体发灰，最差质量，低质量，JPEG压缩残留，丑陋的，残缺的，多余的手指，画得不好的手部，画得不好的脸部，畸形的，毁容的，形态畸形的肢体，手指融合，静止不动的画面，杂乱的背景，三条腿，背景人很多，倒着走 | ❌ 负向提示词 - 描述要避免的视频元素的文本提示 |
| batch_size | INT | 11–10 | 📦 批次数量 - 并行生成视频的数量 |
| length | INT | 8117–16384 | 📽️ 帧长度 - 生成视频的帧数 |
| width | INT | 7208–16384 | 📐 宽度 - 视频宽度像素（将自动调整为8的倍数） |
| height | INT | 12808–16384 | 📏 高度 - 视频高度像素（将自动调整为8的倍数） |
| steps_high_noise | INT | 40–10000 | 📊 高噪步数 - 高噪阶段的采样步数（第一阶段） |
| cfg_high_noise | FLOAT | 1.00–100 | 🎛️ 高噪CFG - 用于高噪阶段平衡随机性和提示词服从性。提高该值会使结果更加符合提示词，但过高会导致质量下降。 |
| steps_low_noise | INT | 40–10000 | 📊 低噪步数 - 低噪阶段的采样步数（第二阶段） |
| cfg_low_noise | FLOAT | 1.00–100 | 🎛️ 低噪CFG - 用于低噪阶段平衡随机性和提示词服从性。提高该值会使结果更加符合提示词，但过高会导致质量下降。 |
| noise_seed | INT | 00–18446744073709550000 | 🎲 噪波种子 - 噪波生成的随机种子，相同种子产生相同结果 |
| sampler_name | COMBO | 🌀 采样器 - 采样算法，会影响结果质量、生成速度、风格样式。 | |
| scheduler | COMBO | 📈 调度器 - 控制逐渐移除噪波的方法。 | |
| start_imageopt | IMAGE | 🖼️ 首帧图像（可选） - 不输入默认为文生视频 | |
| end_imageopt | IMAGE | 🖼️ 尾帧图像（可选） - 必须同时输入首帧 | |
| clip_visionopt | CLIP_VISION | 👁️ CLIP Vision（可选） - CLIP Vision模型，用于编码参考图像进行条件生成 | |
| latentopt | LATENT | 🟣 Latent（可空） - 如需使用ControlNet等可自行传入，内置图像处理将失效，例如首尾帧 | |
| torch_enable_fp16_accumulationopt | BOOLEAN | true | ⚡ Torch FP16累加 - 启用torch.backend.cuda.matmul.allow_fp16_accumulation以获得更好的VRAM效率（需要pytorch 2.7.0+） |
| sage_attentionopt | COMBO | auto | 🧠 Sage注意力 - 全局修补comfy注意力以使用sageattn，大幅提升速度和VRAM使用效率 |
| sd3_shiftopt | FLOAT | 5.000–100 | ⚙️ 采样算法SD3移位 - SD3采样算法移位参数，用于控制生成行为 |
| enable_clean_gpu_memoryopt | BOOLEAN | false | 🗑️ 清理显存占用 - 在采样/解码前后清理显存占用，以释放资源给其他应用 |
| enable_clean_cpu_memory_after_finishopt | BOOLEAN | false | 🗑️ 完成后清理内存 - 生成完成后清理CPU内存 |
| enable_sound_notificationopt | BOOLEAN | false | 🔊 完成后播放声音 - 解码完成后播放通知声音以提醒用户 |
| motion_amplitudeopt | FLOAT | 1.001–2 | 🏃 运动幅度增强 - 只作用于高噪阶段，只在首尾帧生成时且大于1.0时生效，1.0为完全不增强，最大2.0 |
Outputs (3)
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
| 生成图像序列FrameImages | IMAGE | — |
| 最后一帧LastFrameImage | IMAGE | — |
| （可选）Latent | LATENT | — |