一套为 ComfyUI 设计的自定义节点工具集，涵盖视频生成、姿态处理、图像交互操作等常见工作流需求。
- 将本仓库克隆到 ComfyUI 的
custom_nodes目录下：
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/user2318/ComfyUI-CustomNodeKit.git- 安装 Python 依赖：
cd ComfyUI-CustomNodeKit
pip install -r requirements.txt- 重启 ComfyUI。
注意：请确保你的 ComfyUI 环境已安装 PyTorch 与相关核心依赖。
| 节点名 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| WanAnimateToVideoCustom | WanLoop/整合节点 |
WanAnimate 视频生成核心节点，支持 pose/face 控制、尾帧分段掩码、中性灰混合、上下文模式等完整参数 |
| 节点名 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| Draw SDPose Keypoints (V2) | SDPose |
将姿态关键点数据渲染为可视化图像，支持全身骨骼、手部、面部、脚部的分层绘制，并根据偏航角自动调整骨骼粗细与遮挡顺序 |
| Save SDPose Keypoints as JSON | SDPose |
保存姿态关键点数据为 JSON 文件，支持覆盖模式与自动递增编号 |
| Load SDPose JSON | SDPose |
加载 JSON 姿态文件，支持按目标帧率自动抽帧/补帧（线性插值或复制），支持空帧自动修复 |
| Slice SDPose Keypoints | SDPose |
对姿态序列进行时间切片（按起始帧与帧数截取） |
| Concat SDPose Keypoints | SDPose |
将两段姿态序列前后拼接 |
| Estimate Yaw (Simple) | SDPose |
简化版偏航角估计，从姿态关键点推算人物朝向角度（核心参数：置信度阈值、是否解缠、肩部权重） |
| Estimate Yaw (Advanced) | SDPose |
完整版偏航角估计，可调节所有底层参数（平滑窗口、EMA alpha、角度限制、侧向校准等），并输出详细调试表格 |
| Resize SDPose Keypoints | SDPose |
缩放姿态关键点坐标并更新画布尺寸，支持保持宽高比、智能裁剪（基于关键点包围盒） |
| Resample SDPose Keypoints | SDPose |
对姿态关键点序列进行帧率重采样（抽帧/补帧），独立于 JSON 载入逻辑，支持空帧自动修复 |
| Reference Image Selector | CustomNodes/SDPose |
参考图选择器：根据偏航角范围自动筛选和排序参考图批次 |
| 节点名 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| VideoFrameCounter | video |
获取输入视频/图像序列的帧数统计信息与帧率 |
| ImageSequenceToVideo | video |
使用 ffmpeg 将图片序列合成为视频文件，支持 CRF、音频合成、帧偏移等参数 |
| 节点名 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| Interactive Batch Crop | Interactive |
交互式批量裁剪节点，配合前端 JS 实现图形化区域选择与批量处理 |
| 节点名 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| Path Collector | Utility |
从指定目录收集文件路径 |
| Index Selector | Utility |
根据索引从列表中选取元素，支持 last_folder 输出 |
| Path Validator | Utility |
验证文件路径是否存在 |
| Integer Setting (整数设置) | CustomNodes/Utils |
将整数对齐到目标步长（start + step×n），支持负整数 |
| 节点名 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| Folder Image Loader | image |
从文件夹按文件名升序载入图片批次，支持跳过、数量限制与尺寸同步 |
| Image Batch Concat | image |
将两个图像批次拼接，任意一路无输入时透传另一路 |
| Image Batch Resize | image |
缩放图像批次到指定宽高，可选按方向裁剪保持宽高比 |
| 节点名 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| Custom Context Windows (Manual) | context |
通用上下文窗口调度节点。将长序列拆分为滑动窗口逐段处理，支持参考帧前缀、噪声混洗、多种调度策略（均匀/静态/循环/批处理）与融合模式（金字塔/线性叠加/相对加权），适用于需要分段式上下文管理的视频/序列生成任务 |
WanAnimate 视频生成的核心整合节点，将参考图、姿视频、面部视频、背景视频、角色遮罩等多路输入统一编码后拼接为合适的 conditioning 和 latent 格式，直接送入 KSampler 即可生成视频。
必选参数：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
positive |
CONDITIONING | 正向提示词条件 |
negative |
CONDITIONING | 负向提示词条件 |
vae |
VAE | 用于编码图像为 latent 的 VAE 模型 |
width / height |
INT | 输出分辨率（默认 832×480，步长 16） |
length |
INT | 总输出帧数（像素帧，步长 4） |
batch_size |
INT | 批大小（通常为 1） |
continue_motion_max_frames |
INT | 运动接续的最大参考帧数（从上一段视频尾部取帧） |
video_frame_offset |
INT | 视频帧偏移量（多段拼接时递增） |
transition_width |
INT | fix 模式下黑帧过渡宽度（0-128，步长 4） |
mode |
枚举 | legacy=旧版尾帧分段掩码模式 / fix=硬替换中性灰+过渡扩散模式 |
tail_frame_count |
INT | legacy 模式下尾帧掩码覆盖的帧数 |
tail_start_strength |
FLOAT | legacy 模式下尾帧掩码起始强度 |
tail_end_strength |
FLOAT | legacy 模式下尾帧掩码结束强度 |
context_mode |
BOOLEAN | 启用上下文模式后，pose/face 视频将自动填充至与总 latent 长度匹配 |
可选参数：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
clip_vision_output |
CLIP_VISION_OUTPUT | 用于注入 CLIP Vision 特征 |
reference_image |
IMAGE | 参考图像批次（首帧×1 + 其余各×4 拼接） |
face_video |
IMAGE | 面部视频输入（自动缩放到 512×512，归一化到 [-1, 1]） |
pose_video |
IMAGE | 姿态视频输入（编码为 pose_video_latent） |
continue_motion |
IMAGE | 上一段视频的尾部帧，用于运动接续 |
background_video |
IMAGE | 背景视频，覆盖参考图批次中运动接续帧之后的区域 |
character_mask |
MASK | 角色遮罩，在运动接续帧之后替换 concat_mask |
face_strength |
FLOAT | 面部视频强度系数（0-1，默认 1.0） |
mid_frame |
INT | legacy 模式下中间帧锚点位置（-1=禁用） |
mid_strength |
FLOAT | legacy 模式下中间帧锚点强度 |
neutral_mix_min / neutral_mix_max |
FLOAT | legacy 模式下中性灰混合范围（掩码→中性灰的混合比例） |
| 输出 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
positive |
CONDITIONING | 已注入 concat_latent_image、concat_mask 等条件的正向条件 |
negative |
CONDITIONING | 已注入对应条件的负向条件 |
latent |
LATENT | 空的 latent 占位（samples 形状已匹配总帧数） |
trim_latent |
INT | 需要跳过的首部 latent 帧数（用于后续 VAE Decode 时裁剪） |
trim_image |
INT | 需要跳过的首部像素帧数 |
video_frame_offset |
INT | 累积帧偏移（用于多段拼接时传递给下一段） |
concat_latent |
LATENT | 拼接后的完整 latent 图像（用于解码输出） |
legacy 模式（推荐用于需要精细控制尾帧过渡的场景）：
- 尾帧掩码强度由
tail_start_strength→tail_end_strength线性过渡（可配合mid_frame设置中间锚点实现非线性过渡） - 支持中性灰混合：尾帧区域的图像会按掩码强度混合中性灰（
neutral_mix_min为掩码=0 时的混合比例，neutral_mix_max为掩码=1 时的比例）
fix 模式（推荐用于黑帧过渡场景）：
- 纯黑帧被直接替换为中性灰（0.5）
- 黑帧两侧的过渡区域按
transition_width进行渐变扩散 - 注意：纯白区域也会被视为有效内容
[上一段视频尾部帧] → continue_motion ─┐
[参考图批次] → reference_image ─┤
[姿态视频] → pose_video ──────┤
[面部视频] → face_video ──────┤
[正向提示词] → positive ────────┤
[负向提示词] → negative ────────┤
↓
WanAnimateToVideoCustom
↓
positive / negative / latent → [KSampler]
↓
[VAE Decode]
↓
输出视频
用于 WAN 类视频生成模型的上下文窗口调度节点。当视频帧数超过模型单次处理上限时，将长序列拆分为多个滑动窗口逐段处理，再通过融合策略合并结果。此节点对模型进行封装，配合后续的 KSampler 使用即可。
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
model |
MODEL | 待封装的模型 |
context_length |
INT | 上下文窗口长度（像素帧数，自动转换为 latent 帧数，每 4 帧→1） |
context_overlap |
INT | 窗口重叠长度（像素帧数，自动转换） |
context_schedule |
枚举 | 窗口调度策略（见下文） |
context_stride |
INT | 均匀调度策略中的步长指数上限（1-10） |
closed_loop |
BOOLEAN | 是否闭合窗口循环（仅循环调度有效） |
fuse_method |
枚举 | 窗口融合方式（见下文） |
freenoise |
BOOLEAN | 是否启用 FreeNoise 噪声混洗（改善窗口间连续性） |
prefix_frames |
INT | 前缀参考帧数（像素帧，自动转换）。这些帧会被固定追加到每个窗口开头，提供跨窗口的稳定上下文参考 |
split_conds_to_windows |
BOOLEAN | 是否将多个 conditioning 按区域索引分配给各窗口 |
| 策略 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
looped_uniform |
均匀循环调度：窗口在时间轴上循环分布，步长按指数递增 | 需要多次迭代覆盖的场景 |
standard_uniform |
标准均匀调度：与 looped 类似但不循环，去除重复窗口 | 大多数通用场景的首选 |
standard_static |
标准静态调度：固定步长的滑动窗口（步长 = context_length - context_overlap） | 需要简单分段处理的长视频 |
batched |
批处理调度：按 context_length 直接切分，无重叠 | 不需要过渡融合的快速批处理 |
| 方式 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
pyramid |
金字塔权重：窗口中心权重最大，向两侧递减 | 通用场景，过渡自然 |
flat |
平坦权重：所有帧权重相同 | 简单平均融合 |
overlap-linear |
线性重叠：重叠区域线性渐变（首帧 1→0，末帧 0→1） | 需要明确边界过渡的场景 |
relative |
相对加权运行平均：基于窗口中心距离的动态加权，平滑分批采样累积 | 需要精细权重控制的高级场景 |
- 帧数转换：
context_length、context_overlap、prefix_frames均以像素帧为单位输入，节点内部自动转换为 latent 帧（每 4 像素帧 → 1 latent 帧）。 - 前缀参考帧：设置
prefix_frames > 0后，前 N 帧的 latent 会被追加到每个窗口开头作为稳定参考，适合需要全局上下文信息的生成任务。 - freenoise：启用后会混洗噪声以改善窗口间的纹理连续性，建议在总帧数较长且重叠较小时开启。
- 与 WanAnimateToVideoCustom 配合：将本节点输出的 model 连接到 KSampler，同时将 WanAnimateToVideoCustom 的 context_mode 设为
True以确保 pose/face 视频长度匹配。
[加载模型] → model ──┐
↓
Custom Context Windows (Manual)
↓
model (已封装) → [KSampler] → [VAE Decode] → 输出
参考图选择器，用于根据视频片段的偏航角范围自动筛选最合适的参考图批次。典型应用场景：WanAnimate 视频生成中，需要根据人物朝向（yaw）从多角度参考图中选取最佳匹配。
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
reference_images |
IMAGE | ✅ | 参考图批次（N 张不同视角的参考图） |
angle_map |
STRING | ✅ | JSON 格式的角度映射，如 [-90, -45, 0, 45, 90]，数组长度必须与参考图数量一致 |
yaw_angles |
FLOAT | ❌ | 目标视频片段的偏航角序列（每帧一个值），不接入时输出全量参考图 |
| 输出 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
selected_images |
IMAGE | 筛选排序后的参考图批次（主参考图×1 + 辅助参考图各×4） |
info |
STRING | 调试信息（角度范围、候选索引、排序结果等） |
- 未接入 yaw_angles 或 angle_map 无效：直接输出全部参考图（第 0 张×1 + 其余各×4）。
- 有 yaw_angles 输入：
- 计算偏航角范围 [min, max]
- 筛选所有在此范围内的参考图 + 左右各最邻近一张
- 选出覆盖帧数最多的参考图作为主参考图（排在第 0 位）
- 辅助参考图按与首帧偏航角的偏差从大到小排列
- 若主参考图恰好最贴合首帧偏航角，末尾追加主参考图副本
- 输出批次格式：第 0 张（主参考图）×1，其余辅助参考图各×4（符合 WanAnimate 的 concat 格式要求）
[多角度参考图] → reference_images ─┐
[角度映射 JSON] → angle_map ───────┤
[偏航角序列] → yaw_angles ─────┤
↓
Reference Image Selector
↓
selected_images → [WanAnimateToVideoCustom] reference_image
提示：
angle_map输入可直接连接前端 JS 节点Angle Map Config来可视化配置角度映射。
在 SDPose 姿态处理流水线中，某些帧可能因检测失败导致 people 列表为空（产生黑帧）。新增的 fix_empty_frames 功能可自动检测并修复这些空帧。
- Load SDPose JSON：加载 JSON 时修复（参数
fix_empty_frames） - Resample SDPose Keypoints：重采样后修复（参数
fix_empty_frames）
- 扫描所有帧，标记
people为空或所有关键点坐标为零的帧为"无效帧" - 对每个无效帧：
- 双侧有有效帧：线性插值填充（若左右帧有突变则直接复制较近侧）
- 仅一侧有有效帧：复制该侧数据
- 修复过程不修改原帧列表，返回新列表
- 在姿态数据来源不够稳定的情况下建议开启
- 配合
Estimate Yaw节点使用时可有效避免因空帧导致的角度跳变
从指定文件夹按文件名升序读取图片批次。遇到路径错误、文件夹为空等情况不会抛出异常，仅输出空结果并在控制台打印警告。
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
folder_path |
STRING | ✅ | 图片文件夹路径，支持绝对路径或相对于 ComfyUI 根目录的相对路径 |
size_mode |
枚举 | ✅ | resize_to_first：所有图片缩放至第一张的尺寸；filter_same_size：仅加载与第一张尺寸相同的图片 |
skip_first_n |
INT | ✅ | 跳过前 N 张图片（默认 0） |
load_count |
INT | ✅ | 最多加载 N 张图片（0=不限制，加载全部） |
| 输出 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
images |
IMAGE | 载入的图片批次。路径无效或无图片时输出 None |
count |
INT | 实际载入的图片数量。异常情况输出 0 |
- 文件夹路径为空 → 输出
(None, 0)，控制台打印警告 - 文件夹不存在 → 输出
(None, 0)，控制台打印警告 - 文件夹内无图片 → 输出
(None, 0)，控制台打印警告 - 跳过数超过图片总数 → 输出
(None, 0)，控制台打印警告 - 单张图片读取失败 → 跳过该图，继续加载其余图片
将两个图像批次沿 batch 维度拼接（images_b 追加到 images_a 后方）。一路或两路无输入时，透传有输入的那一路；两路都无输入时输出 None。
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
images_a |
IMAGE | ❌ | 第一个图像批次 |
images_b |
IMAGE | ❌ | 第二个图像批次，拼接到 images_a 后方 |
| 输出 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
images |
IMAGE | 拼接后的图像批次。仅一路有输入时透传该路；两路均无输入时输出 None |
[FolderImageLoader A] → images_a ─┐
[FolderImageLoader B] → images_b ─┤
↓
Image Batch Concat
↓
images (合并批次)
将图像批次缩放到指定宽高。可选择按方向裁剪以保持宽高比。输入无效时输出 None。
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
width |
INT | ✅ | 目标宽度（默认 512） |
height |
INT | ✅ | 目标高度（默认 512） |
crop_mode |
枚举 | ✅ | 裁剪模式。disabled=直接拉伸；center/top/bottom/left/right=先等比缩放至覆盖目标再按方向裁剪 |
images |
IMAGE | ❌ | 输入图像批次。无输入时输出 None |
| 输出 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
images |
IMAGE | 缩放后的图像批次。输入无效时输出 None |
统一使用 Pillow 的 LANCZOS 算法，兼顾缩小和放大的高质量效果。
原图 1920×1080 → 目标 512×512
disabled：直接拉伸，画面变形
center： 等比缩放到 911×512，左右各裁 199px
top： 等比缩放到 911×512，裁底部 399px
bottom： 等比缩放到 911×512，裁顶部 399px
left： 等比缩放到 512×288，裁右侧 176px（需再放大到 512×512）
right： 等比缩放到 512×288，裁左侧 176px（需再放大到 512×512）
裁剪模式始终先缩放至覆盖目标尺寸（取 max 缩放比），再按方向裁剪多余内容，保证最终输出尺寸精确等于目标宽高。
workflow/ 目录下提供了两个完整的 ComfyUI 工作流 JSON 文件，可直接拖入 ComfyUI 界面使用。
文件：Long_Pose_detection_while_new.json
用途：对长视频进行逐帧骨骼（body）和面部关键点检测，支持将检测骨骼与参考图人物的骨骼进行比例对齐（BodyRatioMapper），最终生成骨骼可视化视频、面部特征 JSON 和姿态 JSON 文件。适用于制作舞蹈骨骼动画、动作捕捉数据提取等场景。
简要使用说明：
- 在「参数设置」区域内设置分辨率（宽度/高度）、帧率（fps）、每片段帧数等；
- 在「视频分段循环加载」区域内配置输入视频路径、视频分段参数；
- 在「识别并保存面部图、面部特征点json、姿态json」区域内设置参考骨骼 JSON 路径和参考图，用于骨骼比例对齐；
- 在「骨骼对齐、绘制，合成骨骼视频」区域调整骨骼绘制参数（线条宽度、面部/手部关键点大小等）；
- 运行前请先清除工作目录中的过往文件，尤其是脸图（face）文件夹，避免旧数据残留干扰；
- 运行后自动分段循环处理长视频，逐段进行 SDPose 姿态识别、骨骼对齐、可视化绘制，最终合成骨骼视频（保留原视频音频）。
视频合成方式：将绘制好的骨骼帧通过 ImageSequenceToVideo 合成为视频文件，可同步附带原视频音频（通过 VHS_LoadAudio 加载）。
本工作流使用到的第三方节点包（不含本工作区 ComfyUI-CustomNodeKit 自身节点）：
| 节点包 | 主要用途 |
|---|---|
sdpose-ood |
SDPose 姿态识别模型加载（SDPoseOODLoader）与处理（SDPoseOODProcessor） |
ComfyUI-WanAnimatePreprocess |
ONNX 面部检测模型加载（OnnxDetectionModelLoader）与面部图像截取（PoseAndFaceDetection） |
comfyui-videohelpersuite |
视频文件加载（VHS_LoadVideoFFmpegPath）与音频加载（VHS_LoadAudio） |
comfyui-kjnodes |
常量节点（INTConstant、FloatConstant、StringConstant） |
comfyui-easy-use |
While 循环控制（easy whileLoopStart/easy whileLoopEnd）与缓存清理（easy clearCacheAll） |
comfyui-impact-pack |
循环条件比较（ImpactCompare） |
comfyui-custom-scripts |
数学表达式计算（MathExpression|pysssss） |
ComfyUI-BodyRatioMapper |
骨骼比例对齐（BodyRatioMapperProportionTransfer） |
ComfyUI-Addoor |
临时文件清理（AD_DeleteLocalAny） |
文件：WanAnimate_ref_pics_loop+context.json
用途：基于 WanAnimate 模型，使用多张参考图生成带有上下文窗口的长视频。该工作流特别包含一个360° 图像批次预处理模块，可将单张参考图处理为 360° 环绕视角的图片批次（配套文件存放于输出目录中），用户可以从生成结果中挑选合适角度的图片作为多参考图输入，从而更好地控制长视频中人物的外观一致性。
简要使用说明：
- 在「模型、LoRA及VAE加载」区域加载 WanAnimate UNet 模型、CLIP 模型、VAE 及所需 LoRA；
- 在「设置主参考图」区域加载主参考图并缩放至 512×512；
- 在「设置副参考图」区域通过
PathCollectorNode指定副参考图目录（可放入 360° 预处理输出的多角度参考图）； - 在「提示词填写」区域输入正/负向提示词；
- 在「视频生成参数区」设置每段生成帧数、片段间重叠帧数等参数；
- 选择动作和面部数据加载方式：
- 常规加载：直接载入原视频，实时识别面部和姿态（不支持骨骼对齐）；
- 快速加载：直接载入预先导出的姿态 JSON 和面部 JSON，支持骨骼对齐；
- 运行后通过循环控制区逐段生成视频帧，利用
Custom Context Windows实现跨段上下文窗口调度； - 生成完成后，手动启用「保存视频」区域，运行
ImageSequenceToVideo将帧序列合成为视频文件（可附带原视频音频）。
视频合成方式：先通过 KSampler 生成各段视频帧（VAE Decode），再进行跨段淡入淡出融合（CrossFadeImages），最后通过 ImageSequenceToVideo 将完整帧序列合成为视频。
360° 预处理模块说明：
- 该模块位于工作流下半部分（通常 mute 状态），包含
InteractiveBatchCrop交互式裁剪、SDPoseLoadJson加载 360° 关键点 JSON、SDPoseResizeKeypoints缩放关键点、SDPoseDrawKeypointsV2绘制姿态视频； - 配套文件（360° 关键点 JSON 等）需放置在
output/video/360°目录下； - 用户可运行预处理模块生成 360° 环绕视角姿态视频批次，从中挑选合适角度的帧作为副参考图；
- 复杂预处理建议使用主工作流（
Long_Pose_detection_while_new.json）进行。
本工作流使用到的第三方节点包（不含本工作区 ComfyUI-CustomNodeKit 自身节点）：
| 节点包 | 主要用途 |
|---|---|
sdpose-ood |
SDPose 姿态识别模型加载与处理 |
ComfyUI-WanAnimatePreprocess |
ONNX 面部检测模型加载与面部图像截取 |
comfyui-videohelpersuite |
视频文件加载（VHS_LoadVideoFFmpegPath）、图像分割（VHS_SplitImages）与音频加载 |
comfyui-kjnodes |
常量节点、CrossFadeImages 跨段融合、ColorMatch 色彩匹配、PatchSageAttentionKJ 等 |
comfyui-easy-use |
While 循环控制、IfElse 条件分支、缓存清理、easy imageSwitch |
comfyui-impact-pack |
循环条件比较（ImpactCompare）、空值检测（ImpactIfNone） |
comfyui-custom-scripts |
数学表达式计算（MathExpression|pysssss） |
ComfyUI-BodyRatioMapper |
骨骼比例对齐（BodyRatioMapperProportionTransfer） |
rgthree-comfy |
Any Switch 多路图像切换、Fast Muter 快速开关 |
pr-was-node-suite-comfyui-47064894 |
Image Filter Adjustments 图像滤镜调整、Random Number 随机种子 |
comfyui_memory_cleanup |
RAMCleanup / VRAMCleanup 内存/显存清理 |
ComfyUI-EasyColorCorrector |
BatchColorCorrection 批量色彩校正 |
核心依赖（已在 requirements.txt 中声明）：
torch— PyTorch 深度学习框架（通常由 ComfyUI 环境提供）numpy— 数值计算Pillow— 图像处理aiohttp— 异步 HTTP 通信colorsys— 颜色空间转换（Python 标准库）tqdm— 进度条显示imageio-ffmpeg— 视频合成（自动下载 ffmpeg，无需系统安装）
[Reference Image] → WanAnimateToVideoCustom
[Pose Video] → (pose_video 输入)
[Face Video] → (face_video 输入)
↓
positive / negative / latent → [KSampler] → [VAE Decode] → 输出视频
[SDPose JSON 文件] → Load SDPose JSON
↓
[Estimate Yaw] → yaw_array
↓
[Resize Keypoints] → 统一尺寸
↓
[Draw Keypoints V2] → 可视化图像
[模型] → Custom Context Windows (Manual) → model (已封装)
↓
[prompt] → CLIP Text Encode → positive ──────┤
[WanAnimateToVideoCustom] → positive/negative/latent → [KSampler] → [VAE Decode] → 视频
[多角度参考图] → Reference Image Selector ← yaw_angles ← [Estimate Yaw]
↓
selected_images → [WanAnimateToVideoCustom] reference_image
MIT License