Wan ATI ComfyUI 原生工作流教程

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。

项目地址：https://github.com/bytedance/ATI

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

1. 工作流下载

下载下面的视频并拖入 ComfyUI 中，以加载对应的工作流

我们将使用下面的素材作为输入:

2. 模型下载

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

VAE

• wan_2.1_vae.safetensors

Text encoders Chose one of following model

• umt5_xxl_fp16.safetensors
• umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

clip_vision

• clip_vision_h.safetensors

File save location

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   └───Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors # or other version
│   ├───📂 clip_vision/
│   │   └─── clip_vision_h.safetensors
│   └───📂 vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors

3. 按步骤完成工作流的运行

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

1. 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
2. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行视频生成