1. 关于翻译导致的内容偏差问题
   这个可能性很高。DeepSeek翻译中文剧本成英文prompt时，如果剧本里有一些场景描述不够"标准"，WAN2.2会按照英文prompt的字面意思理解。建议你在Hermes里加一道验证环节：让DS先翻译，再让它把翻译后的英文prompt反向翻译成中文，对比是否一致。另外，可以加一个规则——在英文prompt末尾用括号补充中文关键词，比如"（公园长椅，红色，下午）"，WAN2.2对中文关键词的语义理解比英文更稳定。

2. 文生图再图生视频的思路是对的
   对于WAN2.2这种模型，先通过Flux/SDXL生成一张准确的参考图（手动控制构图、场景、光照），再用WAN2.2的img2video做视频生成，稳定性能提高很多。WAN2.2的图生视频模式下，模型会以参考图作为强约束，场景漂移的问题会大幅减少。

3. ComfyUI节点问题
   WAN2.2 14B在ComfyUI里确实节点支持不够丰富。不过你可以试试WanVideoWrapper这个自定义节点，它提供了更多参数控制（CFG、noise mult、frame count等）。另外几个关键参数：

• guidance_scale：建议提到5.0-6.0（默认偏低），能让视频更贴近prompt
• num_frames：不要贪多，先试5-8帧，质量稳定再加
• decode方式：用teacache可以减少闪烁

4. 调参建议
   如果你用默认参数跑WAN2.2 14B，建议把steps调到30+（默认可能只有20），CFG调到5.5，seed固定下来跑几次观察变化。RNG在不同seed下差异很大，找到合适的seed之后固定下来。

目标是8个视频但都不满意的情况，建议先不要追求数量，用一个固定的seed和prompt反复调整参数，找到一组稳定出片的参数组合再批量跑。