วิธีใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI บน Mac, Windows และ Linux: คู่มือที่ครอบคลุม

ในวันที่ 25 กุมภาพันธ์ 2025, Alibaba Cloud ได้สร้างความตื่นเต้นในอุตสาหกรรมด้วยการเปิดโค้ด Wan 2.1 ซึ่งเป็นโมเดลการสร้างวิดีโอ AI ขั้นสูงจากซีรีส์ Tongyi ที่ได้รับการยกย่อง โมเดลนวัตกรรมนี้แปลงข้อความให้เป็นวิดีโอที่น่าประทับใจ สามารถจัดการกับการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนและรายละเอียดเชิงพื้นที่ได้อย่างง่ายดาย ด้วยคะแนน VBench ที่โดดเด่น 84.7%, สนับสนุนหลายภาษา, และเข้าถึงได้ฟรี Wan 2.1 จึงเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งในด้านที่รวมถึง Sora ของ OpenAI, Minimax, Kling จาก Kuaishou และ Veo 2 ของ Google

หากคุณต้องการข้ามความยุ่งยากในการติดตั้งและเริ่มสร้างวิดีโอทันที ลองดูที่ Anakin AI—แพลตฟอร์ม AI แบบครบวงจรที่ทำให้การใช้งาน Wan 2.1 เป็นเรื่องง่าย มิฉะนั้น คู่มือนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิธีการใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI บน Mac, Windows, และ Linux โดยครอบคลุมการติดตั้ง การตั้งค่า และเทคนิคการสร้างวิดีโอขั้นสูง สนุกกับการสำรวจอนาคตของการสร้างวิดีโอ AI!

Anakin.ai - One-Stop AI App Platform

Generate Content, Images, Videos, and Voice; Craft Automated Workflows, Custom AI Apps, and Intelligent Agents. Your exclusive AI app customization workstation.

Anakin.ai

บทนำและการเตรียมระบบ

เมื่อคุณพร้อมที่จะดำดิ่งสู่ วิธีการใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI

ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์

• ขั้นต่ำ:
• GPU: NVIDIA GTX 1080 (8GB VRAM) หรือ Apple M1
• RAM: 16GB DDR4
• Storage: พื้นที่ SSD ขนาด 15GB สำหรับโมเดลและการพึ่งพา
• แนะนำ:
• GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) หรือ Apple M3 Max
• RAM: 32GB DDR5
• Storage: NVMe SSD ที่มีความจุอย่างน้อย 50GB

การพึ่งพาซอฟต์แวร์

• Python: เวอร์ชัน 3.10 ถึง 3.11 (3.11.6 ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับ Apple Silicon)
• PyTorch: เวอร์ชัน 2.2+ พร้อม CUDA 12.1 (สำหรับ Windows/Linux) หรือ Metal support (สำหรับ macOS)
• FFmpeg: เวอร์ชัน 6.1 สำหรับการเข้ารหัส/ถอดรหัสวิดีโอ
• Drivers: NVIDIA Studio Drivers 550+ สำหรับ Windows/Linux

การติดตั้ง ComfyUI บนแพลตฟอร์มต่างๆ

ปฏิบัติตามขั้นตอนที่ละเอียดเหล่านี้เพื่อติดตั้ง ComfyUI ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของ วิธีการใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI

การติดตั้ง Windows

วิธี A: ComfyUI Desktop (เบต้าทางการ)

1. ดาวน์โหลด: ดาวน์โหลด ComfyUI_Desktop_Windows_0.9.3b.exe จาก comfyui.org/downloads.
2. เรียกใช้งาน Installer: รันตัวติดตั้งและตรวจสอบให้แน่ใจว่าการเร่งประสิทธิภาพ GPU NVIDIA เปิดอยู่
3. ตรวจสอบ: เปิดพรอมต์คำสั่งแล้วรัน:

การตรวจสอบอย่างรวดเร็วนี้ยืนยันว่าทุกอย่างตั้งค่าเรียบร้อยแล้ว

วิธี B: การสร้างแบบแมนนวล

1. โคลน Repository:bashCopy

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

2. ติดตั้งสภาพแวดล้อมเสมือน:

3. ติดตั้ง PyTorch:

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4. ติดตั้งข้อกำหนด:

pip install -r requirements.txt

การติดตั้ง macOS (M1/M2/M3)

1. ติดตั้ง Homebrew (หากจำเป็น):

https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh

2. ติดตั้ง Python & FFmpeg:

brew install python@3.11 ffmpeg

3. โคลนและตั้งค่า ComfyUI:

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

การติดตั้ง Linux (Native/WSL2)

สำหรับ WSL2:

1. ติดตั้ง WSL2 ด้วย Ubuntu 22.04:

wsl --install -d Ubuntu-22.04

2. อัปเดตและอัปเกรด:

sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y

การปรับใช้ ComfyUI:

1. โคลน Repository:

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Conda (แนะนำ):

3. ติดตั้ง PyTorch พร้อม CUDA:

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4. ติดตั้งข้อกำหนด:

pip install -r requirements.txt

การรวมโมเดล WAN 2.1

เมื่อ ComfyUI ได้ถูกติดตั้งและทำงานแล้ว ขั้นตอนถัดไปใน วิธีการใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI คือการรวมโมเดล WAN 2.1

การเข้าถึงและตั้งค่าโมเดล

• ดาวน์โหลดน้ำหนัก:
• wan_2.1_base.safetensors (ประมาณ 8.4GB)
• wan_2.1_vae.pth (ประมาณ 1.2GB)
  ดาวน์โหลดไฟล์เหล่านี้โดยใช้วิธีที่คุณชื่นชอบ (เช่น wget).
• การวางไฟล์:
• วาง wan_2.1_base.safetensors ใน ComfyUI/models/checkpoints/
• วาง wan_2.1_vae.pth ใน ComfyUI/models/vae/

การติดตั้ง Custom Nodes

ปรับปรุงการทำงานของคุณโดยการติดตั้ง custom nodes:

1. ไปที่ไดเรกทอรี Custom Nodes

cd ComfyUI/custom_nodes

1. โคลนส่วนเสริมที่จำเป็น:

git clone https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite

nodes เหล่านี้มีฟีเจอร์ที่มีประโยชน์ เช่น การแทรกกรอบวิดีโอและการประมวลผลเป็นชุด

การตั้งค่ากระบวนการทำงานของคุณสำหรับ WAN 2.1

การสร้างท่อที่เหมาะสมเป็นกุญแจสำคัญเมื่อเรียนรู้ วิธีการใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI

การตั้งค่าท่อจากข้อความเป็นวิดีโอ

นี่คือโครงสร้างท่อที่ง่ายขึ้น:

• โหลด Checkpoint Node: โหลดน้ำหนักโมเดล WAN 2.1 ของคุณ
• CLIPTextEncode Node: แปลงข้อความสั่งการ (เช่น “มังกรไซเบอร์ที่บินอยู่ในเมฆเนบิวลา”) ให้เป็นข้อมูลการควบคุม
• WANSampler Node: จำลองพื้นที่แฝงด้วยพารามิเตอร์เช่น:

ความละเอียด: 1024×576 เฟรม

เฟรม: 48 (ปรับเปลี่ยนได้ตามความต้องการ)

ระดับการเคลื่อนไหว: โดยทั่วไปอยู่ระหว่าง 1.2 ถึง 2.5 เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงราบรื่น

• VAEDecode Node: ถอดรหัสข้อมูลแฝงเพื่อให้เป็นผลลัพธ์วิดีโอสุดท้าย

การปรับพารามิเตอร์ & การเพิ่มประสิทธิภาพ

• ระดับการเคลื่อนไหว: ผู้ใช้หลายคนชอบประมาณ 1.8 เพื่อรักษาความสมดุลระหว่างการเปลี่ยนแปลงที่ราบรื่นกับความสม่ำเสมอ
• ความสนใจชั่วคราว: มุ่งเป้าไปที่การตั้งค่าระหว่าง 0.85 ถึง 0.97 เพื่อรักษาเสถียรภาพการเคลื่อนไหวระยะยาว
• กำหนดเวลาเสียงรบกวน & การแทรกเฟรม: ตัวเลือกเช่น Karras และ FilmNet ช่วยลดอาร์ติแฟคที่ไม่ต้องการ
• การป้อนข้อมูลแบบผสม: รวมภาพอ้างอิงและแผนที่ความลึกเพื่อปรับปรุงการถ่ายโสดสไตล์และแนะนำเอฟเฟกต์ 3D

เทคนิคการสร้างวิดีโอขั้นสูง

ทำให้โครงการของคุณก้าวไปอีกขั้นด้วยเคล็ดลับขั้นสูงเหล่านี้:

การอ้างอิงหลายภาพ

• การถ่ายโสดสไตล์: ใช้หลายภาพอ้างอิงเพื่อเปลี่ยนแปลงสไตล์ศิลปะ
• การควบคุมแผนที่ความลึก: นำแผนที่ความลึกเข้ามาเพื่อสร้างความรู้สึกแบบสามมิติเทียม
• ControlNet & การประเมินท่าทาง: นำทางโมเดลโดยใช้ท่าทางของมนุษย์หรือตำแหน่งวัตถุเพื่อผลลัพธ์ที่ได้ถูกต้องมากขึ้น

การจำลองการเคลื่อนไหวของกล้อง

จำลองการเคลื่อนไหวของกล้องที่มีชีวิตด้วย CameraController node:

• ความเร็วในการโคจร: เช่น 0.12
• Dolly Zoom: เช่น -0.05
• ความแปรปรวนของการหมุน: เช่น 2.7
  การปรับเหล่านี้ทำให้วิดีโอของคุณมีความน่าสนใจแบบภาพยนตร์

การเพิ่มประสิทธิภาพและการแก้ไขปัญหา

เทคนิคการจัดการ VRAM

ทำให้ระบบของคุณทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ:

• การเก็บเฟรม: เปิดใช้งานโดยการตั้งค่า enable_offload_technique = True และเลือกการเพิ่มประสิทธิภาพ VRAM ที่เข้มข้น
• ความแม่นยำผสมน: เพิ่มประสิทธิภาพด้วย:

torch.set_float32_matmul_precision('medium')

การแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย

• ผลลัพธ์เฟรมดำ: ตรวจสอบว่าไฟล์ VAE ของคุณ (wan_2.1_vae.pth) ตรงกับเวอร์ชันของโมเดลและตรวจสอบการตั้งค่าความสนใจชั่วคราวของคุณ
• VRAM ล้น: รัน ComfyUI ด้วย --medvram และ --xformers flags
• การวิเคราะห์ล็อก: ตรวจสอบ comfy.log สำหรับข้อความ ERROR หรือ CRITICAL ใดๆ เพื่อระบุปัญหาอย่างรวดเร็ว

ความแตกต่างในการติดตั้งเฉพาะแพลตฟอร์ม

นี่คือการสรุปความแตกต่างหลักระหว่างการติดตั้ง ComfyUI บน Windows, macOS และ Linux—สิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจเมื่อพิจารณา วิธีการใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI:

Windows

• วิธีการดั้งเดิม:
• รวมถึงการแตกไฟล์ ZIP แบบพกพา การตั้งค่าซอฟต์แวร์ Python ด้วยตนเอง และการรันไฟล์แบทช์ (เช่น การรัน run_nvidia_gpu.bat)
• จำเป็นต้องติดตั้ง 7-Zip แยกต่างหากและการกำหนดค่า CUDA toolkit ด้วยตนเอง
• แอพเดสก์ท็อป V1:
• ตัวติดตั้งแบบคลิกเดียว (ประมาณ 200MB) ที่ทำการแก้ไขความ зависимостьido ได้อัตโนมัติ

macOS

• วิธีการดั้งเดิม:
• ใช้ Homebrew ในการติดตั้งแพ็คหลักและต้องการการกำหนดค่า Python/MPS ด้วยตนเอง
• เริ่มต้นผ่าน Terminal และ Python 3.11+ เป็นสิ่งจำเป็นในการปรับให้เหมาะสมกับ Apple Silicon
• แอพเดสก์ท็อป V1:
• มาในรูปแบบแพ็คเกจ .dmg ที่เป็นสากล พร้อมกับสภาพแวดล้อม Python ที่รวมอยู่ ทำให้การติดตั้งง่ายขึ้นมาก

Linux

• วิธีการดั้งเดิม:
• พึ่งพาการโคลนแบบเทอร์มินัล การจัดการด้วย conda หรือ pip และการติดตั้งไดรเวอร์ NVIDIA/AMD ด้วยตนเอง
• อาจต้องการการปรับแก้เพิ่มเติมสำหรับนโยบาย AppArmor/SELinux
• แอพเดสก์ท็อป V1:
• มีไบนารีที่ลงนามด้วยโค้ด (ผ่าน AppImage/DEB) ที่ทำให้การจัดการความ зависимостьido และการอัปเดตได้สะดวกสบายขึ้น

แอพเดสก์ท็อป V1 ช่วยลดความยุ่งยากในการติดตั้งลงได้อย่างมาก โดยมีระบบการแก้ไขความ зависимостьido อัตโนมัติและห้องสมุดโมเดลที่ใช้ร่วมกันในทุกแพลตฟอร์ม

ความคิดสุดท้าย

โดยสรุป คู่มือนี้ได้แนะนำคุณเกี่ยวกับ วิธีการใช้ WAN 2.1 กับ Comfy UI—ตั้งแต่การเตรียมระบบของคุณไปจนถึงการใช้เทคนิคการสร้างวิดีโอขั้นสูง ไม่ว่าคุณจะใช้ Windows, macOS หรือ Linux ตอนนี้คุณพร้อมที่จะตั้งค่า ปรับแต่ง และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของวิดีโอ AI ของคุณเหมือนมืออาชีพ

ดังนั้น จัดการระบบของคุณ แล้วลองทำดูและสนุกกับการสร้างสรรค์ ขอให้สนุกกับการสร้างวิดีโอ และขอให้โครงการของคุณเติบโตไปสู่ความสำเร็จที่สูงขึ้น!