ComfyUI文生成AI视频最佳方式 AnimateDiff完整安装使用教程

bingdao · 2025-11-12T14:18:13+00:00

注意！！：以下插件与模型已经整理到网盘链接了，可以一并下载使用地址步骤1：下载安装AnimateDiff-Evolved插件官网链接=> https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved 下载方式1：在 ComfyUI_...

bingdao

注意！！：以下插件与模型已经整理到网盘链接了，可以一并下载使用

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步骤1：下载安装AnimateDiff-Evolved插件

官网链接=>

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下载方式1：在 ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes 目录中执行如下命令下载

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下载方式2：手动下载压缩包，然后解压到custom_nodes中，去掉-main名称，如图

这个插件无需我们下载相关依赖/库

步骤2：下载ComfyUI-VideoHelperSuite插件
只要你在ComfyUI中使用视频的生成，这个插件几乎都会用到的，他的主要作用是合成视频

下载方式1：进入ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes目录，然后cmd执行如下命令

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下载方式2：直接浏览器进入

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，手动下载压缩包，然后将其放入ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes目录，解压并去掉目录名后的-main，如图

这个插件则需要我们下载相关的依赖/库了，CMD进入ComfyUI-VideoHelperSuite目录，利用ComfyUI自带的python为其下载依赖/库，这里使用绝对路径，命令如下
D:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\python.exe -m pip install -r requirements.txt

步骤3：下载AnimateDiff模型
进入huggingface官网=>https://huggingface.co/guoyww/animatediff/tree/main

下载mm_sd_v15_v2.ckpt，将其放入 ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\animatediff_models目录中，如图

步骤4：准备一个基于SD1.5微调的文生图模型
基于SD1.5的文生图模型就太多了，可以去civitai自行选择，但要注意的是一定得是基于SD1.5微调的兼容模型
这里使用的是一个二次元的动漫人物模型，本体也是基于SD1.5微调的，见上面网盘链接中的cardosAnime_v20.safetensors模型

步骤5：下载标准VAE
由于我们使用的是自己选择SD1.5模型，换句话说这里使用了标准的motion module + 非标准的checkpoint ，那为了能让我们使用上自己想要使用的模型，这里的一个方案是更换标准VAE，官网=>https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
下载并将其放在ComfyUI/models/vae/中，如图

步骤6：开始进行AI视频生成
以上准备工作完成后，便是启动ComfyUI，然后创建节点工作流了，具体如下

6.1添加CheckPoint模型
如图，右键->添加节点->loaders->Load CheckPoint，然后选择我们的cardosAnime_v20.safetensors模型

6.2添加文本编码器
右键->添加节点->conditioning->CLIP Text Encode (Prompt)

这个东西就是提示词，需要添加两个，一个作为正向提示词，一个作为负向提示词，然后连接到我们的CheckPoint的Clip输出节点，正向提示词就是你想要什么你就写什么描述，负向提示词就是你不希望生成神什么就写什么描述，如图

6.3添加AnimateDiff Loader
如图，右键->添加节点->Animate Diff->①Gen1 nodes①->AnimateDiff Loader ①，将其Model连接到CheckPoint的输出model节点，将model_name切换为我们下载的mm_sd_v15_v2.ckpt，将beta_schedule切换为sqrt_linear(AnimateDiff)

6.4添加K采样器
如图，右键->添加节点->sampling->KSampler，注意其positive是正向提示词的输入节点，negative是负向提示词的输入节点，按照下图连接其提示词和model节点

6.6添加Latent Image节点
如图，右键->添加节点->Latent->Empty Latent Image，创建一个空Latent Image节点，连接到K采样器的Latent Image，此节点供我们决定图像的宽高，以及总共的帧数batch_size，需要注意的是目前这里教学的这套仅支持最大32帧率，也就是说最大可将batch_size修改为32

6.7创建VAE节点
如下图，右键->添加节点->Latent->VAE Decode，添加VAE解码节点

右键->添加节点->loaders->Load VAE，添加VAE加载节点

将Load VAE切换为我们自己下载的标准VAE，然后根据如图连接节点

6.8添加Video Combine节点
Video Combine节点是一个视频合成的节点，如图右键->添加节点->Video Helper Suite->Video Combine，将其Images节点连接到VAE Decode的IMAGE输出节点，format用于切换保存格式

6.9启动生成视频
在正向提示词节点中填充你想要的，负向提示词填充你不希望有的，然后启动即可，最终结果如下

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