WanVideo Diffusion Forcing Sampler

节点功能：专为文本到视频（T2V）和视频到视频（V2V）生成设计的高级扩散采样器，通过多模态条件控制（文本/图像嵌入、动作引导、时序噪声调节）生成高质量视频。支持长序列生成优化

WanVideo Diffusion Forcing Sampler-节点参数说明

输入参数
model	用于采样的主视频扩散模型。
text_embeds	文本编码，包含正向与负向提示词 embedding。
image_embeds	图像引导信息，包含 latent、clip context、帧结构等。
samples	初始 latent（用于视频到视频 v2v 生成）。
prefix_samples	先行帧 latent（用于控制视频前缀，如 Skyreels 预设帧）。
teacache_args	启用 TeaCache 缓存机制，减少重复计算。
slg_args	指定哪些 transformer 块使用 SLG 局部细化策略。
experimental_args	包含 Fresca、CFG-Zero-Star 等实验特性配置。Fresca：一种频域滤波技术，通过低频增强、高频抑制的方式优化生成图像的平滑性与细节清晰度。主要参数包括： • fresca_scale_low：低频部分增强倍数，默认 1.0； • fresca_scale_high：高频部分增强倍数，默认 1.25； • fresca_freq_cutoff：频率截断点，影响滤波边界，默认 20。 CFG-Zero-Star：一种改进版 Classifier-Free Guidance，自动调节正向与负向引导之间的比例 α，以增强结构对齐与提示控制。主要参数包括： • cfg_zero_star：是否启用此机制； • zero_star_steps：启用步数阈值，在前 N 步应用零初始化策略以抑制初期噪声干扰。
unianimate_poses	提供姿态信息的三维 pose 数据（如 dwpose），用于 UniAnimate 引导。
输出参数
samples	扩散采样后的视频 latent 表示。可用于后续解码或 VAE 输出为图像序列。
控件参数
addnoise_condition	初始参考帧添加噪声的程度，增强长视频一致性。
fps	生成视频的帧率。范围 1~120。
steps	扩散步数，越大细节越丰富。
cfg	提示词引导系数。
shift	调度器时间偏移，用于不同调度器的时间控制。
seed	随机数种子。
force_offload	采样后是否将模型卸载至 offload_device，节省显存。
scheduler	调度器名称。
denoise_strength	去噪强度。0~1，越小代表越强的初始图保留。
rope_function	RoPE 实现方式，支持 default 与 comfy。建议使用 comfy，便于加速与编译优化。

该节点和WanVideo Sampler节点的关键区别在于prefix_samples参数，它可以连接之前生成的视频作为输入，再进一步采样，从而达到生成长视频的目的。并且该节点只能搭配skyreels V2 模型使用。

其他参数大多在WanVideo Sampler节点中提过了，这里重点测试addnoise_condition参数，该参数仅在存在 prefix_samples时生效。

这里prefix_samples代表的是前一段生成的视频，addnoise_condition值越小，则和前段视频的一致性更强，但过小容易没有变化，导致生成的视频静态。

ComfyUI原生节点

ComfyUI第三方插件

WanVideo Diffusion Forcing Sampler