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Wan-Move は、アリババの通義実験室（Tongyi Lab）によって開発された、運動制御可能な動画生成フレームワークです。入力画像上でポイントのトラジェクトリ（軌跡）を指定することで、生成された動画内の物体の運動を制御でき、画像から動画への生成をより正確かつ制御可能にします。 主な特徴：
  • 高品質な 5 秒 480p 運動制御：細粒度の運動制御性を備えた 5 秒間、480p の動画を生成します
  • 潜在トラジェクトリガイダンス：トラジェクトリに沿って最初のフレームの特徴を伝播させることで、運動条件を表現します
  • 細粒度のポイントレベル制御：物体の運動は高密度のポイントトラジェクトリで表現され、正確な領域レベルの制御を可能にします
  • アーキテクチャの変更不要：追加の運動モジュールなしで Wan-I2V-14B にシームレスに統合されます
関連リンク：

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Wan-Move 画像から動画へのワークフロー

ワークフローの出力をプレビュー： Wan-Move プレビュー

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ワークフローをダウンロード

JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Wan-Move Motion-Control」を検索
入力素材 このファイルを対応する LoadImage ノードにアップロードしてください：

snowboard_rush.png

LoadImage ノード · snowboard_rush.png
snowboard_rush.png
ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。このガイドで紹介するワークフローは、ワークフローテンプレートから入手できます。 テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：
  1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
  2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している

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モデルリンク

Checkpoint: Wan21-WanMove

ComfyUI/models/diffusion_models/ に配置

LoRA: LightX2V Distilled

ComfyUI/models/loras/ に配置

Text Encoder: umt5

ComfyUI/models/text_encoders/ に配置

CLIP Vision: clip_vision_h

ComfyUI/models/clip_vision/ に配置

VAE: wan_2.1_vae

ComfyUI/models/vae/ に配置
モデル保存場所