用途：在 ComfyUI 中搭建 WAN 2.2 文生视频（T2V）工作流，仅用文本提示生成视频，不使用图像输入。
主要能力：采用 14B MoE 双模型架构，HighNoise 模型负责早期去噪（结构、运动、构图），LowNoise 模型负责后期去噪（细节、锐化）。与 I2V/FLF 不同，T2V 不使用 CLIPVisionEncode、WanFirstLastFrameToVideo 或任何图像输入，而用 EmptyHunyuanLatentVideo 初始化潜变量。已安装模型包括两个 14.3GB FP8 UNET（HIGH/LOW）、UMT5-XXL fp8 文本编码器、wan_2.1_vae，以及 VACE 模块和 Lightning LoRA。
使用方式：加载 HIGH/LOW UNET，经 ModelSamplingSD3（标准 shift=8，Lightning shift=5）后接 LoraLoaderModelOnly；CLIPLoader（type=wan）编码正负提示词；EmptyHunyuanLatentVideo 生成潜变量；KSamplerAdvanced 两段采样（Hi 段 add_noise=enable、return_leftover_noise=enable，Lo 段相反），再经 VAEDecode 与 VHS_VideoCombine 输出 MP4。Lightning 四步配置：steps=4、cfg=1.0、euler/simple，Hi 段 0-2、Lo 段 2-4；标准 20 步配置：steps=20、cfg=3.5，Hi 段 0-10、Lo 段 10-20。也可用 WanVideoWrapper 自定义节点，注意 fp8 量化模型加载 LoRA 时须设 merge_loras=false，否则会崩溃。
适用场景：原创视频内容生成，支持 832x480、480x832、1280x720、720x1280 等分辨率（宽高需被 16 整除），帧数遵循 4n+1（81 帧约 5 秒，16fps）。
限制：双 FP8 模型加 UMT5 fp8 约需 22-24GB 显存，VACE 模块每个额外约 5.8GB；切换模型前应清空显存。提示词需描述运动与时间推进。官方来源未找到，采样参数与接线来自实测工作流。