WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne

阿里近期推出的视频生成模型 WAN 2.2，采用混合专家（MoE）架构，其核心设计包含两个专家网络：

• 高噪声专家（High-noise Expert）：负责去噪初期，专注于整体构图与运动结构
• 低噪声专家（Low-noise Expert）：在去噪后期介入，精细优化画面清晰度与纹理细节

这种“分阶段处理”的设计，与早期 SDXL 的双阶段优化思路颇为相似。而正如当年 SDXL 被合并为单一模型一样，如今也有开发者开始尝试对 WAN 2.2 进行“一体化”整合。

开发者 Phr00t 最近发布了一个融合版 WAN 模型，将原本分离的“高”和“低”专家模型合并，并集成多种优化组件，目标明确：

在保留 WAN 2.2 核心能力的同时，实现更简化的使用流程、更快的推理速度，并兼容现有生态。

一、这个模型做了什么？

该模型并非简单拼接，而是一次有策略的系统性整合，主要包含以下部分：

最终模型以 FP8 精度打包，显著降低显存占用，同时保持生成质量。

二、核心优势：速度、兼容性与易用性

Phr00t 的目标是打造一个“全能型”解决方案，兼顾以下四点：

1. ✅ 保留 WAN 2.2 的双专家能力：同时继承“结构”与“细节”两个阶段的优势。
2. ✅ 支持 4 步采样 + CFG=1：在 sa_solver 采样器 + beta 调度器 下表现优异，极适合快速生成预览或批量出图。
3. ✅ 兼容 WAN 2.1 LoRA：可直接加载社区已有的 WAN 2.1 风格 LoRA（如 Instagirl、Anime 等），无需额外适配。
4. ✅ 开箱即用，无需复杂节点：仅需 ComfyUI 中的 “加载检查点”节点，即可一次性加载模型、CLIP 和 VAE，极大简化工作流。

三、推荐使用方式

• 采样器：sa_solver（首选），也可尝试 euler_a 或 dpmpp_2m_sde
• 调度器：beta（与 sa_solver 搭配效果最佳）
• 采样步数：4–8 步（4 步已可获得不错效果）
• CFG 值：1.0–1.5（低值即可，避免过度控制导致画面生硬）
• 提示词建议：保持简洁清晰，避免冗长堆叠

⚠️ 注意：该模型输出风格偏高对比度，若偏好柔和色调，可尝试更换采样器或后期微调。

四、为什么值得尝试？

尽管运行两个独立专家模型在理论上可能带来更高质量输出，但对大多数用户而言，效率与易用性同样重要。

Phr00t 的这一整合方案，实现了：

• 更快的推理速度（尤其在中低端显卡上）
• 更低的部署门槛（单模型 + 单节点）
• 更强的生态兼容性（无缝使用 WAN 2.1 LoRA）
• 更稳定的生成一致性

对于希望快速测试 WAN 2.2 风格、或需要高效批量生成视频帧/图像的用户来说，这是一个非常实用的选择。

五、使用建议与注意事项

• 推荐在 ComfyUI 环境下使用，原生支持“加载检查点”节点
• 若追求极致质量，仍可考虑分开运行“高/低”专家模型
• 当前版本为社区整合模型，非阿里官方发布，请自行评估风险
• 模型体积较大，建议在 12GB 显存以上 的设备运行