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# Cosmos Predict2 视频到世界 ComfyUI 官方示例

> 本指南演示了如何在 ComfyUI 中完成 Cosmos-Predict2 视频到世界工作流

Cosmos-Predict2 是由 NVIDIA 推出的新一代物理世界基础模型，专为物理 AI 场景下的高质量视觉生成与预测任务设计。
该模型具备极高的物理准确性、环境交互性和细节还原能力，能够真实模拟复杂的物理现象与动态场景。

Cosmos-Predict2 支持多种生成方式，包括文本到图像（Text2Image）和视频到世界（Video2World），
广泛应用于工业仿真、自动驾驶、城市规划、科学研究等领域。
它是推动智能视觉与物理世界深度融合的关键基础工具。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="GitHub" icon="github" href="https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2">
    Cosmos-Predict2 源代码与文档
  </Card>

  <Card title="Hugging Face" icon="cube" href="https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos-predict2-68028efc052239369a0f2959">
    Cosmos-Predict2 模型合集
  </Card>
</CardGroup>

本指南将引导你在 ComfyUI 中完成 **视频到世界（Video2World）** 的生成。

文生图部分请参考以下内容：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Cosmos Predict2 文生图" icon="book" href="/zh/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i">
    使用 Cosmos-Predict2 进行文生图生成
  </Card>

  <Card title="在 Comfy Cloud 上运行" icon="cloud" href="https://comfy.org/cloud">
    在 Comfy Cloud 上使用强大的 GPU 运行 Cosmos-Predict2 工作流
  </Card>
</CardGroup>

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="本地用户">
      请确保你的 ComfyUI 已经更新。

      * [ComfyUI 下载](https://www.comfy.org/download)
      * [ComfyUI 更新教程](/zh/installation/update_comfyui)

      本指南里的工作流可以在[工作流模板](/zh/interface/features/template)中找到。如果找不到，可能是 ComfyUI 没有更新。

      如果加载工作流时有节点缺失，可能原因有：

      1. 你用的不是最新版（每夜版）。
      2. 启动时有些节点导入失败。
    </Tab>

    <Tab title="云端用户">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) 会在 ComfyUI 稳定版本发布后更新。

      所以，如果你发现本文档中有任何核心节点缺失，可能是因为新核心节点尚未在最新稳定版中发布。请等待下一个稳定版发布。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## Cosmos Predict2 视频到世界工作流

测试 2B 版本时，大约占用 16GB 显存。

### 1. 工作流文件

请下载下方视频并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流。该工作流已嵌入模型下载链接。

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/cosmos/predict2/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.mp4" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="在 Comfy Cloud 上运行" icon="cloud" href="https://comfy.org/cloud">
    在 Comfy Cloud 上运行此工作流，模型已预装
  </Card>

  <Card title="下载工作流文件" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/cosmos/predict2/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.json">
    下载 JSON 格式的工作流文件
  </Card>
</CardGroup>

请下载以下图片作为输入：

![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/cosmos/predict2/input.png)

### 2. 手动模型安装

如果模型下载未成功，可以在此部分尝试手动下载。

**扩散模型**

<Card title="扩散模型" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged/blob/main/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.safetensors">
  cosmos\_predict2\_2B\_video2world\_480p\_16fps.safetensors
</Card>

其他权重请访问 [Cosmos\_Predict2\_repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged) 下载。

**文本编码器**

<Card title="文本编码器" icon="download" href="https://huggingface.co/comfyanonymous/cosmos_1.0_text_encoder_and_VAE_ComfyUI/blob/main/text_encoders/oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors">
  oldt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors
</Card>

**VAE**

<Card title="VAE" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors">
  wan\_2.1\_vae.safetensors
</Card>

文件存放位置

```
📂 ComfyUI/
├──📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └─── cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └─── oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   └── 📂 vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors
```

### 3. 按步骤完成工作流

<img src="https://mintcdn.com/dripart-chore-sync-comfy-api-v2-spec-b886298/nhScXlrJfVaQYnPG/images/tutorial/video/cosmos/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps_step_guide.jpg?fit=max&auto=format&n=nhScXlrJfVaQYnPG&q=85&s=eef12cc44b0f29850ce2775c1453941c" alt="工作流步骤指南" width="3117" height="1583" data-path="images/tutorial/video/cosmos/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps_step_guide.jpg" />

请参照图片中的步骤顺序运行工作流：

1. 确保 `Load Diffusion Model` 节点已加载 `cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.safetensors`
2. 确保 `Load CLIP` 节点已加载 `oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`
3. 确保 `Load VAE` 节点已加载 `wan_2.1_vae.safetensors`
4. 在 `Load Image` 节点中上传提供的输入图像
5. （可选）如需首尾帧控制，使用快捷键 `Ctrl(cmd) + B` 启用尾帧输入
6. （可选）可在 `ClipTextEncode` 节点中修改提示词
7. （可选）在 `CosmosPredict2ImageToVideoLatent` 节点中修改尺寸和帧数
8. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 运行工作流
9. 生成完成后，视频会自动保存到 `ComfyUI/output/` 目录，也可以在 `save video` 节点中预览