视频

画布文件 · 共 216 条 · 第 4/5 页

本卷收录「视频」类 ComfyUI 官方工作流 216 个，按名称排序；每条依次给出说明、做法（所需模型、关键参数、下载）、官方教程链接和相关工作流，缺项不显示。

本卷通用出处（条目里不再重复）：数据源：Comfy 官方模板 · MIT

文生视频·MiniMax 视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_minimax_h3_max_t2v

人话定义

使用MiniMax H3 Max生成精良且忠实于提示词的视频，无需任何输入文件即可产出一个完整的视频片段。非常适合快速概念探索、电影级文生视频场景以及注重速度与视觉质量的高吞吐创意迭代。

做法

所需模型：MiniMax H3
工作流规模：顶层节点 13 个、连线 13 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·MiniMax 视频 #

视频 · 文生视频 · ct-video_minimax_h3_t2v

人话定义

使用MiniMax H3直接从文本提示词生成带有原生立体声音频的视频，这是一种全模态模型，可一次性合成语音、音效和音乐。输出分辨率高达2K、24fps，时长约15秒，无需文件输入——只需一个提示词即可生成一个视频输出。非常适合快速概念可视化、社交媒体内容创作和音频同步叙事。

做法

所需模型：MiniMax H3
模型文件：minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors、minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors、minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors、minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·MiniMax 视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_minimax_h3_max_turbo_t2v

人话定义

使用MiniMax H3 Max Turbo（一种针对快速推理优化的高速文生视频模型），从文本提示生成5–15秒的视频。此工作流无需文件输入，输出单个视频文件，生成时间约1–3秒即可生成768p片段。非常适合快速社交媒体内容、迭代创意探索和视频概念的快速原型制作。

做法

所需模型：MiniMax H3
工作流规模：顶层节点 13 个、连线 13 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·MiniMax 视频 #

视频 · 文生视频 · ct-api_minimax_h3_t2v

人话定义

使用MiniMax H3模型直接从文本生成视频，制作5-15秒的CLIP，并带有原生立体声音频。非常适合快速概念可视化、短形式社交媒体内容以及电影或广告项目的预可视化。

做法

所需模型：MiniMax H3
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Pruna 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_pruna_p_video_t2v

人话定义

使用 Pruna P-Video-2，仅凭一段提示词即可生成视频，产出 1-20 秒的片段，最高支持 1080p、48 fps，并带有原生音频，包括环境音、音效，以及基于可选末帧图像的唇形同步对话。非常适合叙事短片、动态海报、广告 B-roll 和对话镜头。

做法

所需模型：P-Video-2
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Seedance视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_seedance2_5_t2v

人话定义

使用Seedance 2.5从文本提示词生成30秒电影级视频，在生成画面的同时产生同步的声音和音乐。输入单个文本提示词即可创建一段视频，支持精确的相机控制和多镜头叙事。非常适合品牌影片、系列剧集和电商内容，在这些场景中质量比预算更重要。

做法

所需模型：Seedance 2.5
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Seedance视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_seedance2_0_t2v

人话定义

根据文本提示生成电影级视频，支持同步音频、可控镜头运动与稳定画面，输入文字描述即可输出高质量视频序列。

做法

所需模型：Seedance 2.0
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Seedance视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_seedance2_5_t2v_1080p

人话定义

使用Seedance 2.5从文本描述生成电影级1080P视频片段，支持最长30秒的片段，并同步提供声音、音乐和对话，适用于任何宽高比例。非常适合短喜剧场景、产品展示和创意叙事。

做法

所需模型：Seedance 2.5
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Seedance视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_seedance2_5_draft_t2v

人话定义

使用 Seedance 2.5 的两阶段草稿模式，从文本提示生成草稿预览视频，产出两个视频输出，以便在投入完整渲染之前快速审阅。非常适合故事板测试、快速创意迭代以及注重预算的制作工作流。

做法

所需模型：Seedance 2.5
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Seedance视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_seedance2_0_mini_t2v

人话定义

使用Dreamina的Seedance 2.0 Mini从文本提示词生成电影级视频，支持AI相机控制和跨场景一致的角色生成。此工作流仅需输入提示词即可生成1个视频输出。适用于AI电影制作、品牌内容创作和多镜头叙事项目。

做法

所需模型：Seedance 2.0
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Seedance视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_bytedance_seedance1_5_text_to_video

人话定义

通过文本创建完整的视听故事，包含同步语音、音乐和音效。

做法

所需模型：Seedance
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文生视频·Vidu 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_vidu_q2_t2v

人话定义

使用Vidu Q2模型从文本提示生成高质量1080p视频

做法

所需模型：Vidu Q2、Vidu
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Vidu 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-api_vidu_text_to_video

人话定义

使用Vidu的高级AI模型，通过可调节的运动幅度和持续时间控制，从文本提示生成高质量1080p视频。

做法

所需模型：Vidu Q1、Vidu
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Vidu 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_vidu_q3_text_to_video

人话定义

输入文本提示词或上传图片，生成1-16秒的视频，并带有同步音频和自动场景切换。

做法

所需模型：Vidu、Vidu Q3
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_wan3_0_t2v

人话定义

使用Wan3.0-Video直接从文本提示生成最长30秒的视频，输出单个视频，具有逼真的视觉效果和同步声音。此工作流将书面描述转化为沉浸式、可制作的高质量素材，具有强大的人物一致性和电影级画质。非常适合电影叙事、角色驱动动画和快速多媒体内容创作。

做法

所需模型：Wan3.0
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_wan2_7_t2v

人话定义

使用Wan 2.7从文本提示生成视频。支持音频参考以创建口型同步视频

做法

所需模型：Wan2.7
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-text_to_video_wan

人话定义

使用Wan 2.1从文本提示生成视频。

做法

所需模型：Wan2.1、Wan
模型文件：umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors、wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors
采样：步数 30 · CFG 6 · 采样器 uni_pc · 调度 simple
画面尺寸：832×480 · 33 帧
工作流规模：顶层节点 11 个、连线 11 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

文生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-video_wan_vace_14B_t2v

人话定义

将文本描述转换为高质量视频。VACE-14B模型支持480p和720p两种分辨率。

做法

所需模型：Wan2.1、Wan
模型文件：wan_2.1_vae.safetensors、wan2.1_vace_1.3B_fp16.safetensors、Wan21_CausVid_bidirect2_T2V_1_3B_lora_rank32.safetensors、umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、umt5_xxl_fp16.safetensors、Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32.safetensors等 7 个
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 uni_pc · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 22 个、连线 21 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

文生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-api_wan2_6_t2v

人话定义

根据文本提示生成高质量 1080p 视频，画面更清晰、运动更流畅，提示词理解更好。

做法

所需模型：Wan2.6、Wan
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-video_wan2_2_14B_t2v

人话定义

使用Wan 2.2通过电影美学控制和动态运动生成从文本提示生成高质量视频。

做法

所需模型：Wan2.2、Wan
模型文件：umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors、wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_t2v_lightx2v_4steps_lora_v1.1_high_noise.safetensors、wan2.2_t2v_lightx2v_4steps_lora_v1.1_low_noise.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：640×640 · 81 帧
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

文生视频·混元视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-hunyuan_video_text_to_video

人话定义

使用Hunyuan模型从文本提示生成视频。

做法

所需模型：Hunyuan Video、Tencent
模型文件：clip_l.safetensors、llava_llama3_fp8_scaled.safetensors、hunyuan_video_t2v_720p_bf16.safetensors、hunyuan_video_vae_bf16.safetensors
画面尺寸：848×480 · 73 帧
工作流规模：顶层节点 19 个、连线 17 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

文生视频·视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-api_pixverse_t2v

人话定义

准确理解提示词，生成动态效果出色的视频。

做法

所需模型：PixVerse
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-video_kandinsky5_t2v

人话定义

一款轻量级2B模型，可根据英文和俄文提示生成高质量视频。

做法

所需模型：Kandinsky
模型文件：qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、clip_l.safetensors、hunyuan_video_vae_bf16.safetensors、kandinsky5lite_t2v_sft_5s.safetensors
采样：步数 50 · CFG 5 · 采样器 euler_ancestral · 调度 beta
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_google_gemini_omni_flash_t2v

人话定义

使用 Gemini Omni Flash 根据自然语言提示生成电影级视频，将文本描述转为单一视频输出，运动、光照与声音更贴近真实世界。适合社交媒体内容、快速视频原型，以及对话式迭代编辑。

做法

所需模型：Gemini Omni
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_pixverse6_t2v

人话定义

使用PixVerse V6，从文本提示生成最长15秒、1080p的视频，支持多种宽高比、可选的集成音频，以及单次生成中的多镜头场景指导。非常适合社交媒体广告、产品概念测试和短篇叙事，在这些场景中，叙事连贯性和可分发框架至关重要。

做法

所需模型：PixVerse
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_happyhorse1_1_t2v

人话定义

使用HappyHorse 1.1从文本提示词生成带有同步音频的视频，输出一个包含对话、音效和音乐的单视频文件。适用于短篇系列剧、电商广告和游戏过场动画。

做法

所需模型：HappyHorse 1.1
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_google_gemini_omni_flash_1_1_t2v

人话定义

使用 Gemini Omni 1.1 Flash 从文本提示或参考图像生成带音频的电影级视频，支持宽高比、分辨率和关键帧插值控制。非常适合文生视频叙事、为产品照片或插图制作动画，以及迭代式对话视频编辑。

做法

所需模型：Gemini Omni 1.1 Flash
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·视频生成 #

视频 · 视频 · ct-api_bytedance_text_to_video

人话定义

使用 ByteDance Seedance 模型根据文本提示直接生成高质量视频，支持多种分辨率与宽高比，运动自然、画质电影级。

做法

所需模型：Seedance1.0 Pro、ByteDance
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_happyhorse1_0_t2v

人话定义

根据文本提示生成高质量逼真视频，动作流畅、细节丰富，语义理解准确。

做法

所需模型：HappyHorse 1.0
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

混元视频 1.5 图生视频 #

视频 · 图生视频 · ct-video_hunyuan_video_1.5_720p_i2v

人话定义

将静态图像动画化为动态视频，支持精准的运动与镜头控制，在保持照片与插画视觉一致的同时，带来流畅自然的动作，让画面更生动。

做法

所需模型：Hunyuan Video
模型文件：sigclip_vision_patch14_384.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、byt5_small_glyphxl_fp16.safetensors、hunyuanvideo15_latent_upsampler_1080p.safetensors、hunyuanvideo1.5_1080p_sr_distilled_fp16.safetensors、hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors等 7 个
工作流规模：顶层节点 45 个、连线 60 条 · 下载工作流 JSON

混元视频 1.5 文生视频 #

视频 · 文生视频 · ct-video_hunyuan_video_1.5_720p_t2v

人话定义

根据文本提示生成高质量 720p 视频，支持电影级镜头控制、情感表达与物理仿真。支持多种风格，包括写实、动漫和 3D 文字渲染。

做法

所需模型：Hunyuan Video
模型文件：qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、byt5_small_glyphxl_fp16.safetensors、hunyuanvideo1.5_1080p_sr_distilled_fp16.safetensors、hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors、hunyuanvideo1.5_720p_t2v_fp16.safetensors、hunyuanvideo15_latent_upsampler_1080p.safetensors
工作流规模：顶层节点 42 个、连线 50 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·FLUX 图像编辑 #

视频 · 云端 API · ct-api_flux_video_edit

人话定义

使用简单的文本提示，通过 FLUX 编辑和变换图像。更改角色、物体、背景、风格或整个场景，同时保留原始图像的关键详情和整体一致性。

做法

所需模型：Flux
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Grok 图像编辑 #

视频 · 云端 API · ct-api_grok_video_edit

人话定义

上传视频进行编辑。输入您想要的修改内容。使用Grok API生成编辑后的视频。

做法

所需模型：Grok
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·HeyGen 视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_heygen_video_translate

人话定义

使用HeyGen Translate将视频内容移动成另一种语言并实现完整唇形同步，该工具会自动转录语音、移动文本、生成克隆语音并重新同步口型动作。需要1个输入视频，生成1个输出视频。非常适合本地化人物讲话视频、为多语言演示配音，以及为全球观众创建唇形同步内容。

做法

所需模型：HeyGen
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Kling 图像 #

视频 · 视频编辑 · ct-api_kling_o3_video_edit

人话定义

上传视频和参考图，使用Kling O3进行编辑。生成专业编辑的视频，实现精确的主体编辑、场景构图和原生音视频同步。

做法

所需模型：Kling O3
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Kling 图像 #

视频 · 视频 · ct-api_kling_omni_edit_video

人话定义

支持自然语言指令编辑视频，新增视频参考模式，可快速完成风格转换、元素添加、背景修改等多种高质量视频创作任务。

做法

所需模型：Kling
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Kling 视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_kling_motion_control3

人话定义

上传角色图像和动作参考视频。生成新视频，让您的角色执行参考视频中的动作，并通过可选元素绑定增强面部一致性。

做法

所需模型：Kling 3.0
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Kling 视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_kling_omni_v2v

人话定义

使用 Kling O1 转换视频。通过文本提示和参考图像编辑视频内容、更改风格或替换角色。

做法

所需模型：Kling O1
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Kling 视频 #

视频 · 视频 · ct-api_kling_motion_control

人话定义

通过同步运动控制，将参考视频中的精确角色动作和表情应用到您的角色图像上。

做法

所需模型：Kling 2.6、Kling
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 姿态提取 #

视频 · 控制网 (ControlNet) · ct-video_ltx2_pose_to_video

人话定义

通过姿态引导生成高质量视频，LTX-2 支持音视频同步生成，姿态控制精准、动作富有表现力、运行高效。

做法

所需模型：LTX-2、Lightricks
模型文件：ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors、ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors、ltx-2-19b-ic-lora-pose-control.safetensors、ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors、gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors、ltx-2-19b-distilled.safetensors
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 18 个、连线 19 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 深度图预估 #

视频 · 控制网 (ControlNet) · ct-video_ltx2_depth_to_video

人话定义

使用LTX-2通过深度图生成高质量视频，音视频同步、精准深度控制、空间感知。

做法

所需模型：LTX-2、Lightricks
模型文件：ltx-2-19b-ic-lora-depth-control.safetensors、ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors、gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors、ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors、ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors、ltx-2-19b-distilled.safetensors等 8 个
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 19 个、连线 20 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 视频重绘 #

视频 · 视频编辑 · ct-template_ltx2_3_lora_googly_eyes

人话定义

LTX 2.3 LoRA，让输入视频中的任何人都拥有Googly Eyes。此工作流使用了TheBurgstall的Googlyeyes LTX 2.3 LoRA。

做法

所需模型：LTX-2.3
模型文件：ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensors、ltx-2.3-22b-distilled-lora-384.safetensors、gemma_3_12B_it.safetensors、ltx-2.3-googlyeyes.safetensors
画面尺寸：960×544 · 121 帧
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 12 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 视频重绘 #

视频 · 控制网 (ControlNet) · ct-video_ltx2_3_ic_lora

人话定义

使用对齐的控制输入（如深度、姿态或边缘），通过 IC-LoRA 生成 LTX 2.3 视频。

做法

所需模型：LTX-2.3
模型文件：ltx-2.3-22b-distilled-fp8.safetensors、gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors、ltx-2.3-22b-ic-lora-union-control-ref0.5.safetensors、gemma-3-12b-it-abliterated_lora_rank64_bf16.safetensors、moge_2_vitl_normal_fp16.safetensors
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 euler_ancestral · 调度 linear_quadratic
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 视频重绘 #

视频 · 控制网 (ControlNet) · ct-video_ltx2_canny_to_video

人话定义

使用LTX-2通过边缘检测（Canny）引导生成高质量视频，音视频同步，边缘控制精准，结构一致性好。

做法

所需模型：LTX-2、Lightricks
模型文件：ltx-2-19b-ic-lora-canny-control.safetensors、ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors、gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors、ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors、ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors、ltx-2-19b-distilled.safetensors
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 19 个、连线 20 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·MiniMax 视频 #

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