Wan Vace Image-to-Video

このワークフローの重要な貢献者は、pftq が作成した seamless video extend workflow です。このワークフローは、私がこの機能が存在することを初めて知らせ、このバージョンの構築に使用した基本的な要素を提供してくれました。pftqのワークフローはKijaiのWan Wrapperノードを使用していますので、すべてのオプションやアドオンを利用するためにWrapperノードを使用したい場合は、ぜひpftqのワークフローをお試しください。このワークフローは、Wan処理にComfyUIのネイティブノードのみを使用しています。

このI2Vワークフローは、私の以前のWan Join Clipsワークフローを基にしています。この簡易版は、単一の開始フレームを用いてWanとVaceを用いて動画を拡張することを目的としています。はい、WanのImage-to-Videoは既に存在しますが、Vaceシステムを使用した場合の結果はかなり異なるため、このツールは有用であると考えています。

ワークフローは大きく見えますが、すべてのモデルが正しく読み込まれ、動画保存パスを好みに設定すれば、上部左側の3つのグループのみを使用する必要が出てきます。初期画像（必要に応じて参照画像）を設定し、ステップなどの他の値を設定して、ワークフローを実行し、出力を確認するだけです。マスキング、リサイズ、フレーム補間・スムーズ化はすべて自動で行われます。

その他のすべてのグループには、すべての機能が公開されていますので、好きな部分を自由に調整してください。たとえば、Model Sampling Shiftの値や補間設定など、いくつかの設定は隠れていますが、調整したい場合があるかもしれません。

私のマシンでは、ここに示されたデフォルト値を使用すると、16GB VRAMのGPUカードで共有GPUメモリを使用せずに、ブロック交換なしでこのワークフローを読み込み、実行できます。通常は安定して14.2GBを使用しますが、環境によって異なります。

お楽しみください。