Wan2.2-T2V-5B功能扩展：接入外部API实现动态数据驱动

1. 背景与技术定位

Wan2.2-T2V-5B 是通义万相推出的高效轻量级文本到视频生成模型，参数规模为50亿，专为快速内容创作场景设计。该模型支持480P分辨率的视频生成，在时序连贯性与运动逻辑推理方面表现出色，能够在普通显卡上实现秒级出片，显著降低了AI视频生成的技术门槛。

尽管在画面细节丰富度和生成时长上相较于更大规模模型有所限制，但其核心优势在于高推理效率、低资源消耗和良好的实时响应能力，非常适合用于短视频模板生成、创意原型验证、营销素材快速迭代等对响应速度敏感的应用场景。

随着AIGC应用向生产系统深度集成，静态提示词驱动的生成模式已难以满足动态化、个性化内容需求。本文将重点介绍如何通过扩展 Wan2.2-T2V-5B 镜像功能，接入外部API接口，实现基于实时数据驱动的智能视频生成流程。

2. 功能扩展目标与架构设计

2.1 扩展目标

传统使用方式依赖用户手动输入固定文本描述（Prompt），缺乏与业务系统的联动能力。本次功能扩展旨在：

实现从外部系统自动获取生成指令或描述内容
支持基于时间、事件、用户行为等动态变量生成视频
构建可编程的内容生成流水线，提升自动化水平
保留原有ComfyUI交互界面的同时增强后端灵活性

典型应用场景包括：

新闻快讯自动生成带字幕的短视频
电商促销信息实时渲染成广告片段
社交媒体热点话题即时响应生成内容
IoT设备状态变化触发可视化视频告警

2.2 系统架构设计

扩展后的系统采用“前端交互 + 后端服务 + 外部API”三层架构：

[外部数据源] ↓ (HTTP/Gateway) [Flask API Server] ←→ [ComfyUI Runtime] ↑ [自动化调度 / Webhook 触发]

关键组件说明：

组件	职责
Flask API Server	接收外部请求，解析数据并构造Prompt，调用ComfyUI生成接口
ComfyUI Workflow Engine	执行预设工作流，完成文本编码、潜空间扩散、解码输出全过程
External Data Source	提供天气、新闻、订单、日志等结构化/非结构化数据
Scheduler / Webhook Listener	定时拉取或事件驱动触发生成任务

3. 接入外部API的实现步骤

3.1 准备运行环境

确保已部署Wan2.2-T2V-5B镜像，并可通过本地端口访问 ComfyUI 界面（默认http://localhost:8188）。

建议使用 Docker 或 Conda 管理环境，保证依赖隔离。新增以下 Python 包：

pip install flask requests python-dotenv gunicorn

创建目录结构如下：

/wan2.2-t2v-api-ext/ ├── app.py # 主服务入口 ├── utils/prompt_builder.py # Prompt生成逻辑 ├── workflows/ # 存放JSON格式工作流模板 │ └── t2v_basic.json ├── .env # 配置文件 └── requirements.txt

3.2 编写API服务层

`app.py`核心代码

import os import json import requests from flask import Flask, request, jsonify from utils.prompt_builder import build_prompt_from_data app = Flask(__name__) COMFYUI_API = os.getenv("COMFYUI_API_URL", "http://localhost:8188") @app.route("/generate/video", methods=["POST"]) def trigger_video_generation(): try: # 接收外部数据 payload = request.json print(f"Received data: {payload}") # 构造Prompt positive_prompt = build_prompt_from_data(payload) negative_prompt = "blurry, distorted, low quality" # 加载预设工作流模板 with open("workflows/t2v_basic.json", "r") as f: workflow = json.load(f) # 替换节点中的Prompt for node_id, node in workflow.items(): if node.get("type") == "CLIPTextEncode" and node["inputs"].get("text"): if "Positive" in node["inputs"]["text"]: node["inputs"]["text"] = positive_prompt elif "Negative" in node["inputs"]["text"]: node["inputs"]["text"] = negative_prompt # 发送至ComfyUI执行 resp = requests.post(f"{COMFYUI_API}/prompt", json={"prompt": workflow}) if resp.status_code != 200: return jsonify({"error": "Failed to submit to ComfyUI"}), 500 return jsonify({ "status": "success", "message": "Video generation started", "prompt": positive_prompt }) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

`utils/prompt_builder.py`示例逻辑

def build_prompt_from_data(data): """ 根据输入数据动态构建描述文本 示例输入: {"event": "sale", "product": "coffee mug", "discount": "30%"} """ event = data.get("event") if event == "weather_alert": location = data.get("location", "your city") condition = data.get("condition", "rainy") temp = data.get("temperature") return f"A short animation showing weather alert in {location}: {condition}, {temp}°C, dark clouds and wind, cinematic style" elif event == "new_product": product = data.get("product", "a gadget") feature = data.get("feature", "innovative design") return f"Product showcase of {product} with {feature}, clean white background, smooth rotation, professional lighting" elif event == "sports_highlight": team = data.get("team", "Team A") score = data.get("score", "2-1") moment = data.get("moment", "goal celebration") return f"Dynamic sports highlight: {team} scores a winning goal, fans cheering, {moment}, high energy, slow motion effect" else: return "An abstract visualization representing real-time data update, glowing particles forming shapes, futuristic theme"

3.3 导出并修改ComfyUI工作流模板

在 ComfyUI 中配置好 Wan2.2-T2V-5B 的标准生成流程后，导出工作流 JSON 文件至workflows/t2v_basic.json。

重点关注两个节点ID：

CLIP Text Encode (Positive)：包含原始提示词"A woman walking her dog..."
CLIP Text Encode (Negative)：包含负向提示词

确保在代码中准确识别这些节点并替换其"inputs.text"字段值。

注意：不同部署环境下节点ID可能变化，建议通过命名或类型匹配而非硬编码ID。

4. 外部调用示例与测试验证

4.1 模拟外部API请求

启动服务后，使用 curl 测试：

curl -X POST http://localhost:5000/generate/video \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "event": "weather_alert", "location": "Shanghai", "condition": "thunderstorm", "temperature": 26 }'

预期返回：

{ "status": "success", "message": "Video generation started", "prompt": "A short animation showing weather alert in Shanghai: thunderstorm, 26°C, dark clouds and wind, cinematic style" }

随后可在 ComfyUI 界面观察到新任务被提交并开始执行。

4.2 自动化集成方案

方案一：定时任务拉取数据

使用APScheduler每5分钟检查一次数据库或API端点：

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def fetch_and_generate(): resp = requests.get("https://api.example.com/latest-news") if resp.status_code == 200: for item in resp.json()[:3]: requests.post("http://localhost:5000/generate/video", json={ "event": "news_flash", "headline": item["title"], "summary": item["summary"] }) sched = BackgroundScheduler() sched.add_job(fetch_and_generate, 'interval', minutes=5) sched.start()

方案二：Webhook事件驱动

将服务暴露在公网（如通过 ngrok），注册到第三方平台（如 Zapier、Shopify、飞书机器人）作为 Webhook 回调地址，实现“事件发生 → 自动生成视频”的闭环。

5. 性能优化与工程建议

5.1 异步任务队列管理

为避免阻塞主线程，建议引入 Celery + Redis 进行任务调度：

from celery import Celery celery_app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379') @celery_app.task def async_generate_video(workflow_json): requests.post(f"{COMFYUI_API}/prompt", json={"prompt": workflow_json})

API 接口仅返回任务ID，提高吞吐量。

5.2 Prompt模板管理

建立外部化的 Prompt 模板库，支持热更新：

# templates/video.yaml weather_alert: prompt: "Weather alert in {{location}}: {{condition}}, {{temperature}}°C, dramatic sky, urgent tone" resolution: "480x320" duration: 3 product_launch: prompt: "New product {{product_name}} revealed, {{features}}, studio lighting, zoom-in effect" duration: 4

结合 Jinja2 模板引擎实现变量注入。