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# Wan2.2 動画生成 ComfyUI 公式ネイティブワークフロー例

> ComfyUI における Alibaba Cloud Tongyi Wanxiang 2.2 動画生成モデルの公式使用ガイド

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/S45XQXFOutM?si=Qvfco7Cyr_3akZ3Hv" title="ComfyUI Selection Toolbox New Features" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen />

Wan 2.2 は WAN AI がリリースした新世代のマルチモーダル生成モデルです。このモデルは革新的な MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用しており、高ノイズと低ノイズのエキスパートモデルで構成されています。ノイズ除去タイムステップに応じてエキスパートモデルを分割できるため、より高品質な動画コンテンツを生成できます。

Wan 2.2 には 3 つのコア機能があります：映画レベルの美学制御で、専門的な映画産業の美学基準を深く統合し、照明、色彩、構図などの多次元視覚制御をサポートします。大規模複雑モーションで、様々な複雑な動きを簡単に再現し、動きの滑らかさと制御性を強化します。正確なセマンティック準拠で、複雑なシーンやマルチオブジェクト生成に優れ、ユーザーのクリエイティブな意図をより良く再現します。
このモデルはテキストから動画、画像から動画などの複数の生成モードをサポートし、コンテンツ作成、芸術創作、教育トレーニングなどのアプリケーションシナリオに適しています。

[Wan2.2 プロンプトガイド](https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/EpGBa2Lm8aZxe5myC99MelA2WgN7R35y)

## 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、色彩、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

## Wan2.2 オープンソースモデルバージョン

Wan2.2 シリーズモデルは Apache 2.0 オープンソースライセンスに基づいており、商用利用をサポートしています。Apache 2.0 ライセンスは、元の著作権表示とライセンステキストを保持する限り、これらのモデルを商用目的を含めて自由に使用、修正、配布することを許可しています。

| モデルタイプ    | モデル名            | パラメータ | 主な機能                                                        | モデルリポジトリ                                                            |
| --------- | --------------- | ----- | ----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| ハイブリッドモデル | Wan2.2-TI2V-5B  | 5B    | テキストから動画と画像から動画の両方をサポートするハイブリッドバージョン、単一モデルで 2 つのコアタスク要件を満たす | 🤗 [Wan2.2-TI2V-5B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B)   |
| 画像から動画    | Wan2.2-I2V-A14B | 14B   | 静止画像を動的動画に変換、コンテンツの一貫性と滑らかな動的プロセスを維持                        | 🤗 [Wan2.2-I2V-A14B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B) |
| テキストから動画  | Wan2.2-T2V-A14B | 14B   | テキスト説明から高品質な動画を生成、映画レベルの美学制御と正確なセマンティック準拠を備える               | 🤗 [Wan2.2-T2V-A14B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B) |

## ComfyOrg Wan2.2 ライブストリーム

ComfyUI Wan2.2 の使用方法について、ライブストリームを実施しました。視聴して使用方法を学ぶことができます。

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/Z0yo16LzReA?si=I-BlUfktxqt9URQk" title="ComfyUI Wan2.2 Live Streams" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen />

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/z62QLQ3XqSA?si=yUenvPa9Q4-VX28M" title="ComfyUI Wan2.2 Deep Dive" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen />

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/0fyZhXga8P8?si=PMv9xQLP32wP8Ni9" title="ComfyUI Wan2.2 Deep Dive #2" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen />

このチュートリアルでは [🤗 Comfy-Org/Wan\_2.2\_ComfyUI\_Repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged) バージョンを使用します。

<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>

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2_2/template.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=ccf5d56775dac715ac40f767978d4371" alt="Wan2.2 template" width="3450" height="1944" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/template.jpg" />

## Wan2.2 TI2V 5B ハイブリッドバージョンワークフロー例

<Tip>
  Wan2.2 5B バージョンは、ComfyUI ネイティブのオフローディング機能を使用すれば、8GB VRAM で十分に動作します。
</Tip>

### 1. ワークフローファイルのダウンロード

ComfyUI を最新バージョンに更新し、メニュー `Workflow` -> `Browse Templates` -> `Video` から「Wan2.2 5B video generation」を見つけてワークフローを読み込んでください。

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/wan_2_2_5B_t2v.mp4" />

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_wan2_2_5B_ti2v.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 ワークフローファイルをダウンロード</p>
</a>

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan2_2_5B_ti2v&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" }}>Run on Comfy Cloud</p>
</a>

### 2. モデルの手動ダウンロード

**Diffusion Model**

* [wan2.2\_ti2v\_5B\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors)

**VAE**

* [wan2.2\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan2.2_vae.safetensors)

**Text Encoder**

* [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_ti2v_5B_fp16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan2.2_vae.safetensors
```

### 3. 手順に従う

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_5b_t2v.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=964289dd7f3c51119c95f98372dbd209" alt="ステップ図" width="4182" height="2027" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_5b_t2v.jpg" />

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。

## Wan2.2 14B T2V テキストから動画ワークフロー例

### 1. ワークフローファイル

ComfyUI を最新バージョンに更新し、メニュー `Workflow` -> `Browse Templates` -> `Video` から「Wan2.2 14B T2V」を見つけてワークフローを読み込んでください。

または、ComfyUI を最新バージョンに更新した後、以下の動画をダウンロードして ComfyUI にドラッグし、ワークフローを読み込んでください。

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/wan_2_2_14B_t2v.mp4" />

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_wan2_2_14B_t2v.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 ワークフローファイルをダウンロード</p>
</a>

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan2_2_14B_t2v&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" }}>Run on Comfy Cloud</p>
</a>

### 2. モデルの手動ダウンロード

**Diffusion Model**

* [wan2.2\_t2v\_high\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors)
* [wan2.2\_t2v\_low\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.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)

**Text Encoder**

* [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_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
```

### 3. 手順に従う

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_t2v.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=0ce44ad0e8f5e8dff6c9324404ee5e46" alt="ステップ図" width="4182" height="2255" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_t2v.jpg" />

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 6 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。

## Wan2.2 14B I2V 画像から動画ワークフロー例

### 1. ワークフローファイル

ComfyUI を最新バージョンに更新し、メニュー `Workflow` -> `Browse Templates` -> `Video` から「Wan2.2 14B I2V」を見つけてワークフローを読み込んでください。

または、ComfyUI を最新バージョンに更新した後、以下の動画をダウンロードして ComfyUI にドラッグし、ワークフローを読み込んでください。

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/wan_2_2_14B_i2v.mp4" />

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_wan2_2_14B_i2v.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 ワークフローファイルをダウンロード</p>
</a>

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan2_2_14B_i2v&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" }}>Run on Comfy Cloud</p>
</a>

以下の画像を入力として使用できます：
![入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/input.jpg)

### 2. モデルの手動ダウンロード

**Diffusion Model**

* [wan2.2\_i2v\_high\_noise\_14B\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp16.safetensors)
* [wan2.2\_i2v\_low\_noise\_14B\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp16.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)

**Text Encoder**

* [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_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
```

### 3. 手順に従う

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_i2v.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=a9c4c6cfa365f7a0e4d7274b6c799316" alt="ステップ図" width="4182" height="2336" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_i2v.jpg" />

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、起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。
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。

## Wan2.2 14B FLF2V ワークフロー例

最初と最後のフレームのワークフローは、I2V セクションと同じモデル場所を使用します。

### 1. ワークフローと入力素材の準備

以下の動画または JSON ワークフローをダウンロードし、ComfyUI で開いてください。

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/wan22_14B_flf2v.mp4" />

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_wan2_2_14B_flf2v.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 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_flf2v&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" }}>Run on Comfy Cloud</p>
</a>

以下の画像を入力素材としてダウンロードしてください：

![入力素材](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/wan22_14B_flf2v_start_image.png)
![入力素材](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/2.2/wan22_14B_flf2v_end_image.png)

### 2. 手順に従う

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_flf2v.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=6def22f3de024219e66dd4ea7cae7c03" alt="ステップ図" width="2091" height="1540" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_flf2v.jpg" />

1. 最初の `Load Image` ノードで、起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` ノードで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` を使用して動画生成を実行してください。

## コミュニティリソース

### GGUF バージョン

* [bullerwins/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/](https://huggingface.co/bullerwins/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/)
* [bullerwins/Wan2.2-T2V-A14B-GGUF](https://huggingface.co/bullerwins/Wan2.2-T2V-A14B-GGUF)
* [QuantStack/Wan2.2 GGUFs](https://huggingface.co/collections/QuantStack/wan22-ggufs-6887ec891bdea453a35b95f3)

**カスタムノード**
[City96/ComfyUI-GGUF](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF)

### WanVideoWrapper

[Kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper](https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper)

**Wan2.2 モデル**
[Kijai/WanVideo\_comfy\_fp8\_scaled](https://hf-mirror.com/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled)

**Wan2.1 モデル**
[Kijai/WanVideo\_comfy/Lightx2v](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/Lightx2v)

**Lightx2v 4steps LoRA**

* [Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-V1](https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Lightning/tree/main/Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-V1)