ComfyUI-QwenImageWanBridge是一款针对ComfyUI的技术插件，核心功能是搭建Qwen-Image图像模型与WAN 2.2视频生成模型之间的“潜在空间桥接”——无需经过VAE解码/编码流程，直接将Qwen-Image输出的潜在特征传递至WAN 2.2，实现图像到视频（I2V）的生成。不过目前该方案生成效果不佳，开发者已将研究方向逐步转向文本到视频（T2V），同时列出多项待验证的技术思路，且需注意仅适配Kijai的ComfyUI-WanVideoWrapper工具。
核心定位：潜在空间直接桥接，简化I2V流程
1. 技术原理与优势
传统Qwen-Image到WAN 2.2的I2V流程需经过“Qwen生成潜在特征→VAE解码为图像→WAN VAE重新编码为潜在特征”三步，而该插件通过“潜在空间桥接”实现一步传递：
- 直接复用Qwen-Image输出的潜在表示（latent），跳过VAE解码/编码环节，减少数据损耗与计算耗时；
- 依托Qwen-Image与WAN的技术关联性（均来自阿里，WAN基于Qwen2.5-VL训练），理论上具备更好的语义对齐基础——两者VAE相似度高达99.98%，为潜在特征传递提供兼容性支撑。
2. 适用范围与依赖
该桥接方案存在明确使用限制：
- 仅适配工具：必须搭配Kijai开发的ComfyUI-WanVideoWrapper插件使用，无法对接其他WAN 2.2的ComfyUI集成工具；
- 场景局限：当前核心支持I2V生成，后续转向T2V的研究仍处于思路阶段，暂未落地功能。
当前进展：部分可用但效果有限，研究方向转向T2V
1. 现有方案的“可行之处”
尽管效果不佳，插件仍实现了部分核心技术目标，为后续优化提供基础：
- 时间连贯性：能生成短时长、时间维度连贯的视频（目前帧数较短，需从小帧数测试）；
- 内容保留：在潜在空间传递过程中，可保留Qwen-Image生成图像的核心内容（如主体物体、场景结构），并成功传递至WAN生成的视频中；
- 流程简化：无需VAE解码/编码，缩短I2V生成链路，降低操作复杂度。
2. 核心局限与技术瓶颈
当前方案的问题集中在“生成质量”与“技术不确定性”，主要包括：
- 输出质量下降：生成视频分辨率低，画面细节模糊，推测与“Qwen和WAN潜在分布差异”“分辨率不匹配”“噪声特征不一致”等因素相关，具体变量仍需测试验证；
- 技术可行性存疑：开发者明确表示“可能根本无法奏效”，核心原因是I2V模型对潜在特征的精度极为敏感——即便Qwen与WAN的VAE相似度达99.98%，微小的潜在分布差异仍会导致生成质量大幅下滑；
- 工作流不完善：虽可搭建“Qwen-Image→桥接节点→WanVideoSampler”的基础链路，但Qwen-Image输出需手动重缩放以匹配WAN输入尺寸，暂无自动化适配方案。
3. 研究方向调整：从I2V转向T2V
由于I2V方案进展受限，开发者已将重点转向文本到视频（T2V），并提出三项待验证的技术思路：
- 文本嵌入对齐：尝试将qwen2.5-vl的提示嵌入（prompt embeddings）与umt5-xxl的提示嵌入进行对齐，强化文本指令对视频生成的引导性；
- 结合图像潜在表示：在T2V流程中融入Qwen-Image生成的潜在特征，探索“文本+图像特征”双输入的生成模式；
- V2V帧处理测试：计划在81帧视频到视频（V2V）生成中，对前80帧添加噪声或置零，验证帧间噪声传递对生成质量的影响。
技术思考：待解决的4个核心问题
开发者在研究中提出多项关键技术疑问，目前尚未找到明确答案，也是后续优化的重点方向：
- 帧噪声逻辑：第0帧（输入图像对应的潜在帧）不应包含噪声，但后续第0+n帧需“默认第0帧存在噪声”并启动去噪流程，如何在技术上实现这种“认知差异”的逻辑？
- 噪声预测可能性：若成功对齐qwen2.5-vl与umt5-xxl的文本嵌入，能否反向预测第0帧生成所需的噪声特征，以匹配WAN的去噪逻辑？
- 无I2V的帧生成：若直接以第0帧作为输入图像（不启用I2V模式），如何让WAN自主生成后续第0+n帧，同时保证内容连贯性？
- V2V模式适配：当前场景下能否直接启用V2V（视频到视频）生成，或通过技术手段模拟V2V流程，提升帧间连贯性？
使用指南：安装、工作流与推荐设置
1. 安装步骤（仅支持ComfyUI）
需通过命令行克隆仓库至ComfyUI的自定义节点目录，具体操作如下：
# 进入ComfyUI自定义节点文件夹
cd ComfyUI/custom_nodes
# 克隆插件仓库（需替换为实际仓库地址）
git clone [插件仓库URL] ComfyUI-QwenImageWanBridge
克隆完成后，重启ComfyUI即可在节点列表中找到插件相关节点。
2. 基础工作流
需严格遵循“Qwen-Image→桥接节点→WAN采样器→解码”的链路，具体流程如下：
Qwen-Image（生成图像潜在特征）
→ QwenWANPureBridge（主桥接节点，mode设为"both"支持I2V/V2V）
→ WanVideoSampler（WAN视频采样器）
→ WanVideoDecode（WAN视频解码，输出最终视频）
3. 推荐参数设置
参数配置对生成效果影响极大，开发者提供基础优化参数，建议从以下设置开始测试：
| 节点类型 | 参数名 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 桥接节点（Bridge） | width | 832 | 输出视频宽度，需匹配WAN模型输入要求 |
| height | 480 | 输出视频高度，与宽度形成固定比例 | |
| num_frames | 9 | 生成帧数，建议从小帧数开始测试稳定性 | |
| mode | "both" | 同时支持I2V和V2V模式 | |
| 采样器（Sampler） | denoise | 0.3 | 去噪强度，低数值可更好保留Qwen图像特征 |
| cfg | 4.0 | 文本引导强度，过高易导致画面扭曲 | |
| steps | 15 | 采样步数，平衡生成速度与细节 | |
| sampler | "DPM-Solver++" | 采样器类型，该类型对I2V兼容性较好 |
4. 可用节点说明
插件包含4个核心节点，功能各有侧重，可根据需求选择：
QwenWANPureBridge：主桥接节点，功能简洁，专注潜在特征直接传递；QwenWANSemanticBridge：替代桥接节点，具备更优的重缩放能力，适合Qwen与WAN分辨率不匹配场景；QwenWANDimensionHelper：尺寸辅助节点，自动计算Qwen-Image输出与WAN输入的最佳匹配尺寸；QwenWANMappingAnalyzer：诊断节点，用于分析潜在特征在传递过程中的映射关系，辅助定位质量下降原因。
5. 研究功能与生产环境替代方案
- 研究功能启用：若需测试未成熟的研究性节点，可在插件的
__init__.py文件中设置LOAD_RESEARCH_NODES = True，启用额外实验性功能； - 生产环境建议：当前桥接方案不适合高质量生成，开发者推荐传统VAE流程：
Qwen-Image→VAE解码为图像→WAN VAE编码为潜在特征→WAN采样器，虽流程更长，但生成质量更稳定。
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