ComfyUI 通义万相Wan2.2-S2V：革命性技术突破，一键对口型+姿态复刻

一、Wan2.2-S2V介绍

comfyui官方宣布，高性能音频驱动视频生成模型Wan2.2-S2V已实现原生适配—无需额外插件，即可直接在ComfyUI中调用该模型，将静态图片与音频结合，生成对话、唱歌、角色表演等动态视频内容。无论是追求电影级画质，还是需要分钟级长视频创作，这个工作流都能满足多场景需求。

Wan2.2-S2V模型的核心优势

在开始操作前，先明确该模型的核心能力，以便根据需求调整参数：

• 音频驱动精准同步：能将音频的节奏、语调与静态图片中的角色动作、表情联动，比如让角色“开口说话”的口型匹配语音，或让动作跟随音乐节拍；
• 画质与效率兼顾：生成视频具备电影级细节（如自然的面部表情、流畅的肢体动作），同时支持“分钟级”长视频输出，避免传统模型“短片段、低效率”的问题；
• 多场景适配：既支持半身角色（如主播、虚拟人），也能生成全身角色视频，还可通过文本指令额外控制动作风格（如“优雅地挥手”）或环境氛围（如“暖色调室内场景”）；
• 显存友好：提供不同精度的模型版本，低显存设备也能流畅运行，无需高端GPU即可尝试。

二、相关安装（文末网盘下载工作流与所需模型，无需插件）

要运行Wan2.2-S2V工作流，需先获取“工作流文件”和“四类核心模型”，所有资源均来自官方渠道，确保兼容性：

Wan2.2-s2v主模型

• wan2.2_s2v_14B_fp8_scaled.safetensors
• wan2.2_s2v_14B_bf16.safetensors

模型选择建议：
显存＜16GB：优先用wan2.2_s2v_14B_fp8_scaled.safetensors（FP8精度），搭配Lightning lora减少显存占用；
显存≥24GB：可选wan2.2_s2v_14B_bf16.safetensors（BF16精度），关闭LoRA以获得最佳画质。

audio_encoders模型：

• wav2vec2_large_english_fp16.safetensors

vae模型：

• wan_2.1_vae.safetensors

text_encoders模型：

• umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

1.所有模型需放入ComfyUI对应的文件夹中，避免路径错误导致工作流报错。需下载以下四类模型：

安装路径：

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├──── wan2.2_s2v_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_s2v_14B_bf16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   ├───📂 audio_encoders/ # 如果这个文件夹不存在请手动创建一个
│   │   └─── wav2vec2_large_english_fp16.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

三、Wan2.2-S2V工作流运行全流程

无需手动搭建节点，直接加载模板即可使用：（文末下载ComfyUI Wan2.2-S2V 原生工作流）

加载工作流和模型后，按以下步骤配置参数、输入素材，即可生成音频驱动视频：

1. 加载核心模型（6个关键节点）

在工作流界面中，找到对应节点，选择已下载的模型文件：

• Load Diffusion Model：点击“模型路径”下拉框，选择wan2.2_s2v_14B_fp8_scaled.safetensors（或BF16版本）；
• Load CLIP：选择umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors（文本编码器）；
• Load VAE：选择wan_2.1_vae.safetensors；
• AudioEncoderLoader：选择wav2vec2_large_english_fp16.safetensors；
• LoraLoaderModelOnly：若需加速，选择wan2.2_t2v_lightx2v_4steps_lora_v1.1_high_noise.safetensors；若追求画质，删除该节点或选择“无”；
• LoadAudio：点击“上传”按钮，导入音频文件（支持WAV、MP3格式，建议时长10-30秒，避免过长导致显存不足）。

2. 导入静态图片与设置视频参数

• Load Image：上传作为“视频主体”的静态图片（建议分辨率1024×1024，支持人物、动物等主体，背景简洁更佳）；
• Batch sizes（批处理大小）：根据“Video S2V Extend子图节点数量”设置，公式为：批处理大小 = 子图节点数量 + 1（例：2个Extend节点，批处理大小设为3）；
• Chunk Length（帧块长度）：保持默认77（模型固定帧块，无需修改）；
• 尺寸设置：在“Video S2V”节点中设置输出分辨率（如512×768，半身角色）或1024×1024（全身角色），建议不超过1024，避免显存溢出。

3. 关键配置：Video S2V Extend节点数量（控制视频时长）

该模型默认生成16fps的视频，每个“Video S2V Extend子图节点”可增加77帧，需根据音频时长计算节点数量，确保视频与音频同步：

• 计算公式：总帧数 = 音频时长（秒）× 16；所需子图节点数量 = 总帧数 ÷ 77（向上取整）；
• 示例：音频时长14秒 → 总帧数=14×16=224 → 224÷77≈2.9 → 需3个Video S2V Extend子图节点（在工作流中复制节点即可增加）。

4. 采样器设置（根据是否用LoRA调整）

• 使用Lightning LoRA（4步加速）：在“Sampler”节点中设置steps=4，cfg=1.0（ cfg值越低，生成速度越快，受文本指令影响越小）；
• 不使用LoRA（20步画质优先）：设置steps=20，cfg=6.0（ cfg值越高，画面越贴合文本指令，但生成时间更长）。

5. 运行工作流，生成视频

• 点击ComfyUI界面底部的“运行”按钮，或按快捷键Ctrl+Enter；
• 生成过程中，可在“预览”节点查看实时帧画面；生成完成后，视频文件会自动保存到ComfyUI的“output”文件夹（格式为MP4）。

五、常见问题与优化建议

1. 加载模型时报“路径错误”？

• 检查模型是否放入对应文件夹（如Diffusion模型需在checkpoints文件夹，LoRA需在loras文件夹）；
• 重启ComfyUI，让系统重新扫描模型路径。

2. 生成视频画面模糊？

• 切换为BF16精度的Diffusion模型（wan2.2_s2v_14B_bf16.safetensors）；
• 关闭Lightning LoRA，用20步采样（steps=20）；
• 确保VAE模型加载正确（wan_2.1_vae.safetensors，避免用默认VAE）。

3. 音频与视频不同步？

• 重新计算“Video S2V Extend子图节点数量”，确保总帧数≥音频时长×16；
• 检查音频文件是否有卡顿、变速，建议用剪辑工具预处理音频（如剪去空白片段）。