今天给大家演示一个基于Qwen+Wan2.2+FMLF 的三帧一致性人物视频生成工作流。这个工作流的核心目的在于利用 Wan 系列模型的高质量图像能力，结合 FMLF 多帧一致性框架，实现角色在多帧画面中的稳定表现。无论是生成短视频、角色动态演示，还是多帧插画，这个流程都能保证主体风格的统一和动作连贯。下面就以实际工作流结构为例，带你快速理解这个系统的整体逻辑与核心组件。文章目录工作流介绍核心模型Node 节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode（正向提示） 文本语义解析与风格控制核心CLIPTextEncode（反向提示） 质量过滤与负面语义约束使用方法应用场景开发与应用工作流介绍这个工作流围绕 “高噪与低噪双模型驱动 + 多帧一致性控制 + 文本与视觉条件联合引导” 展开。整个流程以 Wan2.2 系列模型作为图像与视频生成基础，再通过 FMLF 多帧一致性机制、CLIP 文本编码、CLIP Vision 特征捕捉，来确保画面在多帧间保持一致。此外，工作流还包含模型补丁、Lora 混合、降噪链路、多路 KSampler 分支，用来统一风格、强化表现，以及提升动态一致性。核心模型核心模型由 Wan2.2 各噪声版本、Light I2V 视频 Lora、Wan 专用 VAE 与 CLIP 模型组成，协同提供画面生成基础、特征编码能力与视频插值能力。高噪与低噪模型分别负责不同阶段的噪声处理，让生成的细节与稳定性更平衡。模型名称说明Wan2.2-Fun-A14B-InP-low-noise低噪声模型，负责细节呈现与稳定性增强Wan2.2-Fun-A14B-InP-high-noise高噪声模型，负责结构重建与动作弹性