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# ComfyUI Wan2.2 Fun Inp 首尾フレーム制御による動画生成の例

> 本記事では、ComfyUI を用いて Wan2.2 Fun Inp の首尾フレーム制御による動画生成の例を実行する方法について説明します。

**Wan2.2-Fun-Inp** は、Alibaba PAI チームが開発・公開した首尾フレーム制御型動画生成モデルです。ユーザーは**開始フレーム画像と終了フレーム画像**を入力することで、それらの間を滑らかに遷移する中間動画を生成できます。これにより、クリエイターはより高度な創造的コントロールを実現できます。本モデルは **Apache 2.0 ライセンス**のもとで公開されており、商用利用も可能です。

**主な特徴**：

* **首尾フレーム制御機能**：開始フレームと終了フレームの画像を入力し、その間の自然な遷移動画を生成。動画の一貫性と創作の自由度を向上
* **高品質動画生成**：Wan2.2 アーキテクチャを基盤とし、映画レベルの高精細動画を出力
* **マルチ解像度対応**：512×512、768×768、1024×1024 など複数の解像度での動画生成をサポートし、さまざまな用途に対応

**モデルバージョン**：

* **14B 高性能版**：モデルサイズは32GB以上。高品質な結果を提供しますが、大量のVRAMを必要とします

関連するモデル重みおよびコードリポジトリは以下の通りです：

* [🤗Wan2.2-Fun-Inp-14B](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.2-Fun-A14B-InP)
* コードリポジトリ：[VideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun)

## ComfyOrg Wan2.2 Fun InP & Control YouTube ライブ配信アーカイブ動画

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/YcAerNYIvho?si=Zh8tzRwI_OTAFx3m" title="ComfyUI Selection Toolbox New Features" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen />

## Wan2.2 Fun Inp 首尾フレーム制御動画生成ワークフローの例

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ポータブル版または自宅サーバーで実行しているユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      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](/ja/interface/features/template)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。（デスクトップ版の更新は若干遅れることがあります）

      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主な原因：

      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
    </Tab>

    <Tab title="デスクトップ版またはクラウド版ユーザー">
      * デスクトップ版は ComfyUI の安定版（Stable Release）をベースとしており、新しいデスクトップ安定版がリリースされると自動的に更新されます。
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントで記載されているコアノードのうち、一部が利用できない場合は、そのノード機能がまだ最新の安定版に含まれていないためです。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

本ワークフローには以下の2つのバージョンが含まれています：

1. lightx2v が提供する [Wan2.2-Lightning](https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Lightning) の4ステップLoRAを活用した高速化バージョン（動画の動きに若干の損失が出る可能性あり）
2. 加速用LoRAを含まない、標準の fp8\_scaled バージョン

以下は、RTX4090D（24GB VRAM）GPUを用いたテスト結果（解像度：640×640、フレーム数：81）です。

| モデルタイプ                  | VRAM使用率 | 初回生成時間 | 2回目以降の生成時間 |
| ----------------------- | ------- | ------ | ---------- |
| fp8\_scaled             | 83%     | ≈ 524秒 | ≈ 520秒     |
| fp8\_scaled + 4ステップLoRA | 89%     | ≈ 138秒 | ≈ 79秒      |

LoRAによる高速化効果は非常に顕著ですが、動画のダイナミクスに若干の劣化が生じる場合があります。そのため、本ワークフローでは、高速化LoRAを有効化したバージョンをデフォルトで提供しています。他のバージョン（非LoRA版）を使用したい場合は、該当ノードを選択して **Ctrl+B** ショートカットで有効化してください。

### 1. ワークフローファイルのダウンロード

ComfyUI を最新版に更新した後、メニュー `Workflow` → `Browse Templates` → `Video` から「**Wan2.2 Fun Inp**」を選択してワークフローを読み込んでください。

または、ComfyUI を最新版に更新した上で、以下のリンクからワークフローファイルをダウンロードし、ComfyUI の画面にドラッグ＆ドロップして読み込んでください。

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_wan2_2_14B_animate.json" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>JSON形式ワークフローをダウンロード</p>
</a>

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan2_2_14B_fun_inpaint&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28A745', color: '#FFFFFF', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud で実行</p>
</a>

以下の画像を開始フレームおよび終了フレームの素材としてご使用ください。

![Wan2.2 Fun Control ComfyUI ワークフロー 開始フレーム素材](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_fun_inp/start_image.png)
![Wan2.2 Fun Control ComfyUI ワークフロー 終了フレーム素材](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_fun_inp/end_image.png)

### 2. モデルの準備

**Diffusion モデル**

* [wan2.2\_fun\_inpaint\_high\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors)
* [wan2.2\_fun\_inpaint\_low\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors)

**Lightning LoRA（任意：高速化用）**

* [wan2.2\_i2v\_lightx2v\_4steps\_lora\_v1\_high\_noise.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors)
* [wan2.2\_i2v\_lightx2v\_4steps\_lora\_v1\_low\_noise.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors)

**VAE**

* [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors)

**テキストエンコーダー**

* [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)

```
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   ├───📂 loras/
│   │   ├─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
│   │   └─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors
```

### 3. ワークフローの手順ガイド

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_fun_inp.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=3d87de35d3eaa2f9599c35e9963c6c18" alt="ワークフロー手順図" width="4182" height="2048" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_fun_inp.jpg" />

<Note>
  本ワークフローはLoRAを用いた構成です。対応するDiffusionモデルとLoRAが正しく一致していることを確認してください。
</Note>

1. **High noise** モデルおよび **LoRA** の読み込み
   * `Load Diffusion Model` ノードが `wan2.2_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors` を読み込んでいることを確認
   * `LoraLoaderModelOnly` ノードが `wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors` を読み込んでいることを確認
2. **Low noise** モデルおよび **LoRA** の読み込み
   * `Load Diffusion Model` ノードが `wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors` を読み込んでいることを確認
   * `LoraLoaderModelOnly` ノードが `wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors` を読み込んでいることを確認
3. `Load CLIP` ノードが `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` を読み込んでいることを確認
4. `Load VAE` ノードが `wan_2.1_vae.safetensors` を読み込んでいることを確認
5. 開始フレームおよび終了フレームの画像をそれぞれアップロード
6. 「Prompt」グループ内にプロンプトを入力
7. `WanFunInpaintToVideo` ノードで解像度および動画長を調整
   * `width` および `height` パラメータを調整（デフォルト値は `640`）。小さめのサイズを設定していますが、必要に応じて変更可能です。
   * `length`（総フレーム数）を調整。現在のワークフローのFPSは16です。たとえば5秒間の動画を生成したい場合は、`5 × 16 = 80` と設定してください。
8. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOSの場合はCmd） + Enter` を押して動画生成を実行