Release ToonFlow v1.1.8 · HBAI-Ltd/Toonflow-appWindows下载.exe文件双击运行安装向导即可。如遇 DLL 缺失请安装 VC 运行库第一步ToonFlow 本地的安装部署考虑到您本地使用的是 RTX 3050 (6GB 显存)为了减轻系统负担强烈建议采用Windows 桌面版Electron进行部署这种方式几乎零配置且内置了后端环境。下载安装包前往 ToonFlow 的 GitHub Releases 页面下载适用于 Windows 的最新安装包例如ToonFlow-Setup-x.x.x.exe。wget -c https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app/releases/download/v1.1.8/ToonFlow-1.1.8-win-x64-setup.exe安装与启动双击运行安装程序安装完成后直接启动 ToonFlow 应用。默认登录首次启动时使用系统默认的账号密码登录账号admin密码admin123。前置模型配置进入软件左下角的“设置”面板在“模型配置”中您需要配置文本模型用于剧本生成、图像模型用于生成分镜图以及视频模型的 API 接口地址。第二步ToonFlow 和 ComfyUI 的结合方式ToonFlow 与 ComfyUI 的结合本质上是“ToonFlow 作为流程控制与提示词工厂ComfyUI 作为底层视频渲染引擎”的协作模式。工作流逻辑ToonFlow 的ScriptAgent负责将您的小说或故事梗概转化为结构化的分镜剧本随后ProductionAgent会根据分镜生成精准的图像/视频提示词。ToonFlow 会将这些提示词传递给底层的视频生成模块。API 对接与调用在 ToonFlow 的设置中心配置好视频模型接口后ToonFlow 会在后台通过 API 调用 ComfyUI 的服务通常通过本地端口或 API 接口转发。ToonFlow 负责将分镜图、提示词等参数打包发送给 ComfyUIComfyUI 在后台执行 Wan2.1 的推理计算生成视频片段后返回给 ToonFlow 进行最终的剪辑与拼接。第三步需要什么样的工作流 JSON在结合 Wan2.1 时您需要准备或构建一个“标准 Wan2.1 图生视频Image-to-Video工作流 JSON”。由于您本地已经成功部署了 Wan2.1您可以直接复用现有的工作流并进行微调核心节点要求该 JSON 工作流必须包含 Wan2.1 的核心链路节点即UNet加载器加载 Wan2.1 1.3B FP8 模型-CLIP Text Encode处理提示词-CLIP Vision Encode处理分镜图-K采样器I2V 模式-VAE 解码-保存视频。参数适配由于您的显存为 6GB在保存或修改该 JSON 工作流时务必将K采样器的步数steps控制在 15-20 步左右并将分辨率Width/Height限制在 512x512 或 720p 以下以确保 ToonFlow 在调用 ComfyUI 进行批量分镜渲染时不会因显存溢出而中断。获取与导入如果您之前已经保存了适配 3050 显卡的 Wan2.1 工作流它默认保存在ComfyUI\user\default\workflows目录下格式为.json。您可以直接在 ToonFlow 的视频模型配置中指向该工作流文件的路径或者在 ToonFlow 的无限画布中加载该 JSON 进行节点化精调。通过这种“前台 ToonFlow 控流程 后台 ComfyUI 跑 Wan2.1”的组合您就能在本地实现从文本到 AI 短剧的自动化生产闭环。