Wan 2.1 I2V Two-Pass Workflow (Flexible LoRA.ver)

画像から動画を生成するためのComfyUIワークフローを共有します。これは知人によって元々作成されたワークフローをアレンジし、若干修正したバージョンです。

このワークフローは、低ステップ数で効果的なLoRAに焦点を当てた二段階KSamplerシステムを利用しており、特にCausVidを洗練段階に重視しています。

各段階ごとの独立したLoRA（ユーザーによるカスタマイズ）：
- 機能： 1段階目（初期生成）と2段階目（洗練）のKSamplerパスに、それぞれ異なるLoRAのセットを適用できます。
- 利点： 細かい制御が可能になります。たとえば、1段階目では基本的なLoRAを使い、2段階目では特殊なモーション・ディテールLoRA（CausVidなど）を使用するなど、ご希望に応じて異なる組み合わせを試すことができます。
CausVid LoRAの一般的な課題に対応し、低ステップ性能を向上：
- 解決した問題： CausVid LoRA（および他の低ステップ指向LoRA）で見られる、単一パスでの非常に少ないステップ数（例：2〜5ステップ）で生成した際に動きが弱くなったり、アーティファクトが発生したりする問題に対処します。
- 改善方法：
  - 1段階目は、最小ステップ数（例：2〜5ステップ）でも一貫したベースの潜在変数を迅速に構築します。
  - 2段階目は、この事前生成された潜在変数に対してCausVid（および他のLoRA）を適用します。この低ステップ（例：4〜12ステップ、CFG約1.0）でのターゲット洗練により、CausVidは最適に機能し、単一の急いで実行される低ステップ生成よりも、動きを強化し、潜在的な問題をより効果的に修正できます。
- 利点： 低ステップの速度メリットを享受しつつ、一般的な品質・動きの劣化を軽減し、CausVidのような効率的なLoRAを用いて、より良質で一貫した結果を得られます。