Wan2.2 動画生成 ComfyUI 公式ネイティブワークフロー例

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モデルのハイライト

• 映画レベルの美学制御：専門的なカメラ言語、照明、色、構図などの多次元視覚制御をサポート
• 大規模複雑モーション：様々な複雑な動きを滑らかに再現、動きの制御性と自然さを強化
• 正確なセマンティック準拠：複雑なシーンの理解、マルチオブジェクト生成、クリエイティブな意図をより良く再現
• 効率的な圧縮技術：5B バージョンの高圧縮率 VAE、メモリ最適化、混合トレーニングをサポート

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Wan2.2 オープンソースモデルバージョン

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ComfyOrg Wan2.2 ライブストリーム

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Wan2.2 TI2V 5B ハイブリッドバージョンワークフロー例

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Wan 2.2 5B 動画生成

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2. モデルの手動ダウンロード

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   └───wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan2.2_vae.safetensors

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3. 手順に従う

1. Load Diffusion Model ノードが wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
2. Load CLIP ノードが umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
3. Load VAE ノードが wan2.2_vae.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
4. （オプション）画像から動画の生成を行う必要がある場合は、ショートカット Ctrl+B を使用して Load image ノードを有効にし、画像をアップロードできます。
5. （オプション）Wan22ImageToVideoLatent ノードで、サイズ設定と動画の総フレーム数（length）を調整できます。
6. （オプション）プロンプト（ポジティブおよびネガティブ）を変更する必要がある場合は、手順 5 の CLIP Text Encoder ノードで変更してください。
7. Run ボタンをクリックするか、ショートカット Ctrl(cmd) + Enter を使用して動画生成を実行してください。

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Wan2.2 14B T2V テキストから動画ワークフロー例

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Wan 2.2 14B テキストから動画

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2. モデルを手動でダウンロード

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

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3. 手順に従う

1. 最初の Load Diffusion Model ノードが wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
2. 2番目の Load Diffusion Model ノードが wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
3. Load CLIP ノードが umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
4. Load VAE ノードが wan_2.1_vae.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
5. （オプション）EmptyHunyuanLatentVideo ノードで、サイズ設定と動画の総フレーム数（length）を調整できます。
6. （オプション）プロンプト（ポジティブおよびネガティブ）を変更する必要がある場合は、手順5の CLIP Text Encoder ノードで変更してください。
7. Run ボタンをクリックするか、ショートカット Ctrl(cmd) + Enter を使用して動画生成を実行してください。

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Wan2.2 14B I2V 画像から動画ワークフロー例

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Wan 2.2 14B 画像から動画

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2. モデルの手動ダウンロード

ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp16.safetensors
│   │   └─── wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

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3. 手順に従う

1. 最初の Load Diffusion Model ノードが wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
2. 2 番目の Load Diffusion Model ノードが wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
3. Load CLIP ノードが umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
4. Load VAE ノードが wan_2.1_vae.safetensors モデルを読み込んでいることを確認してください。
5. Load Image ノードで、初期フレームとして使用する画像をアップロードしてください。
6. プロンプト（ポジティブおよびネガティブ）を変更する必要がある場合は、手順 6 の CLIP Text Encoder ノードで変更してください。
7. （オプション）EmptyHunyuanLatentVideo で、サイズ設定と動画の総フレーム数（length）を調整できます。
8. Run ボタンをクリックするか、ショートカット Ctrl(cmd) + Enter を使用して動画生成を実行してください。

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Wan2.2 14B FLF2V ワークフロー例

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Wan 2.2 14B 最初と最後のフレームからビデオへ

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2. 手順に従う

1. 最初の Load Image ノードで、開始フレームとして使用する画像をアップロードしてください。
2. 2 番目の Load Image ノードで、終了フレームとして使用する画像をアップロードしてください。
3. WanFirstLastFrameToVideo ノードのサイズ設定を調整してください。
   • デフォルトでは、低 VRAM ユーザーがリソースを使いすぎないように、比較的小さいサイズが設定されています。
   • 十分な VRAM がある場合は、720P 程度の解像度を試すことができます。
4. 最初と最後のフレームに応じて、適切なプロンプトを作成してください。
5. Run ボタンをクリックするか、ショートカット Ctrl(cmd) + Enter を使用してビデオ生成を実行してください。

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コミュニティリソース

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GGUF バージョン

• bullerwins/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/
• bullerwins/Wan2.2-T2V-A14B-GGUF
• QuantStack/Wan2.2 GGUFs

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WanVideoWrapper

• Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-V1