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# Wan ATI 原生工作流

> ComfyUI 中的 Wan ATI 轨迹控制：绘制轨迹来控制生成视频中的对象、区域和相机运动，基于 Wan2.1 构建。

**ATI（Any Trajectory Instruction）** 是由字节跳动团队提出的可控视频生成框架。ATI 基于 Wan2.1 实现，支持通过任意轨迹指令对视频中的物体、局部区域及摄像机运动进行统一控制。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="项目仓库" icon="github" href="https://github.com/bytedance/ATI">
    GitHub 上的 ATI 源代码与文档
  </Card>

  <Card title="在线轨迹编辑工具" icon="pencil" href="https://comfyui-wiki.github.io/Trajectory-Annotation-Tool/">
    在图片上绘制和编辑运动轨迹的可视化工具
  </Card>
</CardGroup>

## 主要特性

* **统一运动控制**：支持物体、局部、摄像机等多种运动类型的轨迹控制。
* **交互式轨迹编辑器**：可视化工具，用户可在图片上自由绘制、编辑运动轨迹。
* **兼容 Wan2.1**：基于 Wan2.1 官方实现，环境和模型结构兼容。
* **丰富的可视化工具**：支持输入轨迹、输出视频及轨迹可视化。

## WAN ATI 轨迹控制工作流示例

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="本地用户">
      请确保你的 ComfyUI 已经更新。

      * [ComfyUI 下载](https://www.comfy.org/download)
      * [ComfyUI 更新教程](/zh/installation/update_comfyui)

      本指南里的工作流可以在[工作流模板](/zh/interface/features/template)中找到。如果找不到，可能是 ComfyUI 没有更新。

      如果加载工作流时有节点缺失，可能原因有：

      1. 你用的不是最新版（每夜版）。
      2. 启动时有些节点导入失败。
    </Tab>

    <Tab title="云端用户">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) 会在 ComfyUI 稳定版本发布后更新。

      所以，如果你发现本文档中有任何核心节点缺失，可能是因为新核心节点尚未在最新稳定版中发布。请等待下一个稳定版发布。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

### 1. 工作流下载

请先将 ComfyUI 更新到最新版本，然后下载工作流文件并拖入 ComfyUI，或在模板库的 `Workflow` → `Browse Templates` → `Video` 中找到 "Wan2.1 ATI"。

![Wan2.1 ATI 工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_wan_ati-1.webp)

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="在 Comfy Cloud 上运行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan_ati&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=wan-ati">
    在 Comfy Cloud 中打开
  </Card>

  <Card title="下载工作流" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_wan_ati.json">
    下载 JSON，或在模板库中搜索 "Wan2.1 ATI"
  </Card>
</CardGroup>

下载下面的视频并拖入 ComfyUI 中，以加载对应的工作流

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/ati/wan_ati.mp4" />

我们将使用下面的素材作为输入:

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="输入图片: video_wan_ati_input_image.jpg" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/video_wan_ati_input_image.jpg">
    下载默认的输入图片，或者使用你自己的图片作为起始帧。
  </Card>
</CardGroup>

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/template-Animation_Trajectory_Control_Wan_ATI.mp4" />

### 2. 模型下载

本指南涉及的所有模型都可以在[这里](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files)找到。

**Diffusion Model** ：选择其中一个版本：

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="Diffusion Model: Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors">
    Wan2.1 I2V ATI 14B 扩散模型（fp8 精度）。放入 <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>
  </Card>
</CardGroup>

**Text Encoders** ：选择其中一个版本：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Text Encoder: umt5_xxl_fp16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors">
    全精度文本编码器（质量更高，体积更大）。放入 <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>
  </Card>

  <Card title="Text Encoder: umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors">
    FP8 文本编码器（显存占用更低）。放入 <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>
  </Card>
</CardGroup>

**VAE**

<Card title="VAE: wan_2.1_vae.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors">
  Wan2.1 VAE 模型。放入 <code>ComfyUI/models/vae/</code>
</Card>

**CLIP Vision**

<Card title="CLIP Vision: clip_vision_h.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors">
  用于处理参考图像的 CLIP Vision 模型。放入 <code>ComfyUI/models/clip\_vision/</code>
</Card>

如果你没有成功下载工作流中的模型文件，可以尝试使用下面的链接手动下载

**Diffusion Model**

* [Wan2\_1-I2V-ATI-14B\_fp8\_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors)

**VAE**

* [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors?download=true)

**Text encoders**   Chose one of following model

* [umt5\_xxl\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors?download=true)
* [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true)

**clip\_vision**

* [clip\_vision\_h.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors)

**文件存放位置**

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors  # 或其他版本
│   ├── 📂 clip_vision/
│   │   └── clip_vision_h.safetensors
│   └── 📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors
```

### 3. 按步骤完成工作流的运行

<img src="https://mintcdn.com/dripart-willie-des-1087-router-migration-block/HbHSU2q6kdUjsKU5/images/tutorial/video/wan/wan_ati_guide.jpg?fit=max&auto=format&n=HbHSU2q6kdUjsKU5&q=85&s=e9b99229b21867e9cc65c942808339f2" alt="工作流步骤图" width="3746" height="2924" data-path="images/tutorial/video/wan/wan_ati_guide.jpg" />

请参照图片序号进行逐步确认，来保证对应工作流的顺利运行

1. 确保`Load Diffusion Model`节点加载了 `Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors` 模型
2. 确保`Load CLIP`节点加载了 `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` 模型
3. 确保`Load VAE`节点加载了 `wan_2.1_vae.safetensors` 模型
4. 确保`Load CLIP Vision`节点加载了 `clip_vision_h.safetensors` 模型
5. 在 `Load Image` 节点上传提供的输入图片
6. 轨迹编辑： 目前 ComfyUI 中还未有对应的轨迹编辑器，你可以使用下面的链接来完成轨迹编辑
   * [在线轨迹编辑工具](https://comfyui-wiki.github.io/Trajectory-Annotation-Tool/)
7. 如果你需要修改提示词（正向及负向）请在序号`5` 的 `CLIP Text Encoder` 节点中进行修改
8. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行视频生成