🎥 WanVideo ComfyUI RunPod セットアップガイド

この包括的なガイドでは、AI動画生成用にRunPod上でWanVideo ComfyUI環境をセットアップして使用する方法を案内します。Wanは合理的なスピードで出力を得るために多くのVRAMを必要とします。1時間あたり$0.44で48GBは、個人的にとても良い価格だと思います。

ここからダウンロードするものは一切ありません。このテンプレートにはすべてのモデルとワークフローが組み込まれています。

WAN 2.1 Video - ComfyUI Full - T2.0 - CUDA 2.5で実行

https://runpod.io/console/deploy?template=6k2saccgx8&ref=0eayrc3z

## 更新情報
20/03/25
コミュニティクラウドGPUでのPytorchバグを確認。
EDIT: これはBlackwellアーキテクチャを搭載した5090カードでのみ発生します。

19/03/25
'エラー: 'NoneType' オブジェクトは呼び出し可能ではありません'
ComfyUIにdepth 0を追加し、コンテナサイズを削減するためのノードを実装しましたが、これらの変更によりいくつかのバグが発生しました。その後、これらをすべて削除し、すべてが大幅に改善されました。

17/03/25
- セットアップ動作を制御する環境変数を追加:
  - `SKIP_DOWNLOADS=true`: モデルのダウンロードをスキップ
  - `SKIP_NODES=true`: カスタムノードの検証をスキップ（ノードはコンテナにパッケージ済みで、ビルド速度を向上）

🚀 セットアップ開始

ステップ1: Podのデプロイ

RunPodにサインアップまたはログインします。
「Deploy」→「Template」に移動します。
「WAN 2.1 Video - ComfyUI Full - T1.0」テンプレートを検索します。
ハードウェアを選択:
- 推奨GPU: RTX A40（最小48GB VRAM）
- ストレージ: 最小60GB（推奨100GB）
- CUDA 2.4以上のGPUをフィルタリング
「Deploy」をクリックしてPodを起動します。

ステップ2: 初期セットアップ

デプロイ後、Podは自動的に次のように処理します：

必要なすべてのモデルをダウンロード（約10分かかります）
カスタムノードをインストール
環境を設定

セットアップが完了すると、以下のメッセージが表示されます：

⭐⭐⭐⭐⭐   ALL DONE - STARTING COMFYUI ⭐⭐⭐⭐⭐

ステップ3: 環境へのアクセス

Podの詳細ページから以下にアクセスしてください：

ComfyUIインターフェース:
- ポート 8188（動画作成の主要インターフェース）
- セットアップ完了後にこのポートが緑色になるのを待ってください
JupyterLab:
- ポート 8888（セットアップ中でもすぐに利用可能）
- ファイル管理、ターミナルアクセス、ノートブック操作に使用
イメージブラウザ:
- ポート 8181（出力ファイルの管理用）
- 生成された動画や画像を表示・整理

💾 モデルの管理

追加モデルのダウンロード

このテンプレートは、Wan_Image2Video_720pAFIX.jsonワークフローに必要なすべてのモデルをダウンロードします。他のワークフローを使用する場合は、ターミナルで ./download-files.sh を実行し、Kajaiのワークフロー用のすべてのモデルをダウンロードしてください。

柔軟なモデルダウンロードシステムを使用：

設定ファイルを編集:
```
files.txt
```

以下の形式でモデルエントリを追加:

type|folder|filename|url

例：

normal|checkpoints|realistic_model.safetensors|https://huggingface.co/org/model/resolve/main/model.safetensors

gdrive|loras|animation_style.safetensors|https://drive.google.com/uc?id=your_file_id

ダウンロードスクリプトを実行:
```
./download-files.sh
```

WAN 2.1 モデル

https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main

https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files

プリインストール済みモデル

このテンプレートには以下の主要モデルがプリインストールされています：

Wan 2.1 モデル:
- Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn.safetensors（ベース動画モデル）
- wan_2.1_vae.safetensors（VAE）
テキストエンコーダー:
- umt5_xxl_fp16.safetensors（高度なテキストエンコーダー）
CLIP Vision:
- clip_vision_h.safetensors（強化されたビジョンモデル）

🎨 ComfyUIを使用した動画生成

ステップ1: ワークフローをロード

ComfyUIインターフェース（ポート8188）にアクセス
上部メニューのフォルダアイコンをクリック
デフォルトのワークフローフォルダに移動
プリ設定されたワークフローのいずれかを選択

ステップ2: 生成をカスタマイズ

望む動画を記述するテキストプロンプトを修正
設定を調整：
- CFGスケール: 品質のため推奨7-9（高いほどプロンプトに準拠）
- ステップ数: 品質向上のため25以上（ステップが多いほど細かい調整）
- 解像度: テスト時は512x512から開始、最終出力では拡大
- フレーム数: 動画の長さを決定

ステップ3: 結果を生成して表示

「Queue Prompt」をクリックして生成を開始
ComfyUIインターフェースで進行状況を監視
完了後、出力パネルで動画を表示
すべての出力をイメージブラウザ（ポート8181）からアクセス

📊 ファイルの管理

JupyterLabの使用

JupyterLab（ポート8888）にアクセス
ワークスペースフォルダには以下が含まれます：
- /ComfyUI - 主要アプリケーションとモデル
- 追加モデルをダウンロードするためのファイル
- 画像/動画をブラウズするためのノートブック

イメージブラウザの使用

ブラウザインターフェース（ポート8181）にアクセス
以下で生成されたコンテンツを閲覧：
- 作成日
- ファイル名
- メタデータ
アイテムを右クリックして追加オプション（ダウンロード、削除など）を実行

🔧 高度な機能

SSHアクセス

SSHを有効にするには：

デプロイ前にテンプレート設定でPUBLIC_KEYを設定
Podの接続オプションに表示されているコマンドを使用して接続

カスタムノード

このテンプレートには以下のプリインストールされたノードコレクションが含まれています：

ワークフローユーティリティ（cg-use-everywhere、ComfyUI-Manager）
UI強化（rgthree-comfy、was-node-suite-comfyui）
動画専用ノード（ComfyUI-WanVideoWrapper、ComfyUI-VideoHelperSuite）
パフォーマンス最適化（ComfyUI-Impact-Pack）

🛠️ トラブルシューティング

問題が発生した場合：

ComfyUIが起動しない:
- JupyterLabのターミナルでログを確認
- モデルが正しくダウンロードされたか確認
モデルが読み込まれない:
- /ComfyUI/models/ ディレクトリにファイルが存在するか確認
- ファイルサイズをチェックして、完全にダウンロードされたか確認
カスタムノードの問題:
- ComfyUI Managerで再インストールを試す
- 必要に応じてPodを再起動

🎯 最高の結果を得るためのヒント

詳細で具体的な説明を含むプロンプトを使用
高品質動画を得るためCFGとステップ数を増やす
成功したワークフローを将来使用するために保存
VRAM使用量を監視し、それに応じて解像度を調整
イメージブラウザを使用して出力を整理・確認

さらにサポートが必要ですか？JupyterLab内のreadme.mdファイルをご確認いただくか、RunPodコミュニティにお問い合わせください！

モデルタイプ	その他
ベースモデル	Other
公開日	3/4/2025

Runpod WAN 2.1 Img2Video Template - ComfyUI

詳細

ファイルをダウンロード

このバージョンについて

モデル説明