必须严格匹配模型结构、节点依赖与文本编码器版本——使用comfyui+pytorch 2.5.1环境，安装hunyuanvideo wrapper节点，部署fp8主模型、vae及clip_l/llava_llama3文本编码器，按序连接clip text encode(qwen2.5 vl)与t2v节点，设置video_length≤8、cfg 7.0~8.5，中文提示词优先。
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要在ComfyUI中稳定运行腾讯混元HunyuanVideo 1.5实现文字生成视频（T2V），必须严格匹配模型结构、节点依赖与文本编码器版本，缺一不可——用错一个safetensors文件或漏装CLIP Vision节点，都会导致黑帧、崩溃或提示词完全失效。
搭建基础环境：ComfyUI + PyTorch + 自定义环境
打开终端，执行：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git → 进入ComfyUI目录后，创建独立conda环境：conda create -n hunyuan310 python=3.10.9 → 激活环境：conda activate hunyuan310 → 安装指定版本PyTorch：pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124。注意：使用2.4.0或nightly会导致生成纯黑视频，【torch版本必须锁定为2.5.1】。
安装完后运行python main.py，确认http://127.0.0.1:8188可正常访问。
安装核心节点：HunyuanVideo Wrapper与配套编码器
方法一（推荐）：进入ComfyUI/custom_nodes目录，执行：git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper.git → 进入该目录运行pip install -r requirements.txt。
方法二（备用）：若已装ComfyUI-Manager，需先将config.ini中security_level = weak，再通过WebUI界面在线搜索安装ComfyUI-HunyuanVideoWrapper。
安装完成后重启ComfyUI服务，刷新页面，检查左侧节点栏是否出现HunyuanVideo T2V和CLIP Text Encode (Qwen2.5 VL)两项——没有则说明custom_nodes未正确加载或路径有误。
部署模型文件：三类文件缺一不可
第一步：下载FP8量化主模型（最低显存门槛）：
从Hugging Face下载：hunyuan_video_720_cfgdistill_fp8_e4m3fn.safetensors（约12GB），放入ComfyUI/models/diffusion_models/。
第二步：下载VAE模型：hunyuan_video_vae_bf16.safetensors，同样放入diffusion_models/目录。
第三步：下载文本编码器：
• clip_l.safetensors
• llava_llama3_fp8_scaled.safetensors
这两者必须放进ComfyUI/models/text_encoders/，否则Qwen2.5 VL节点无法加载，提示词将彻底失效。【text_encoders目录名不可写成encoders或text_encoder】。
配置T2V工作流：连接顺序不能错
步骤一：拖入HunyuanVideo T2V节点 → 拖入CLIP Text Encode (Qwen2.5 VL)节点 → 将后者“CLIP_L”输出端口连接至前者“prompt”输入口。
步骤二：在CLIP Text Encode节点的文本框中输入提示词，例如：“航拍视角，金色麦田随风起伏，远处山峦轮廓柔和，晨雾弥漫，电影感胶片色调”。中文提示词效果优于英文，但需避免生僻字或标点堆砌。
步骤三：在T2V节点中设置关键参数：
• video_length：建议设为6或8（单位：秒），超过10秒易OOM；
• resolution：选1080p或720p，不支持自定义尺寸；
• cfg：设为7.0～8.5之间，低于6.0运动模糊严重，高于9.0易卡顿失真；
• seed：填-1启用随机，固定数值用于复现结果。
步骤四：点击右上角Queue Prompt，等待生成完成。输出视频自动保存至ComfyUI/output/，格式为MP4，无需额外转码。
