ComfyUI beginner friendly Text-to-Image WAN 2.1 GGUF Workflow (With LORAs) by SarcasticTOFU
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モデル説明
これは、単一のWAN 2.1 GGUFモデルと複数のLoRAを使用する、非常にシンプルでComfyUI初心者にも優しいテキストから画像へのワークフローです（このワークフローは、ComfyUIのLoRAマネージャープラグインが必要です）。ComfyUIマネージャーとLoRAマネージャープラグインの両方をインストールすることをお勧めします。これにより、チェックポイント、LoRA、その他のリソースを簡単にダウンロード・管理できます。これらのプラグインはこのワークフローだけでなく、他のあらゆるケースでも大いに役立ちます。必要なWAN 2.1ファイルをダウンロードするには、Hugging Faceアカウントが必要です（詳細は以下に記載）。ComfyUIマネージャーを使ってComfyUIにGGUFアドオンをインストールし、正しいファイルを正しい場所に配置してください。また、SD 1.5 + SDXL 1.0、SD 3.5、HiDream、Flux向けの他のワークフローもご確認ください。
使い方：
#1. 最初に希望するWAN 2.1 GGUFモデルを選択して読み込みます。
#2. LoRAマネージャーから1つまたは複数の対応するLoRAを読み込みます。
#3. 次に、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを入力します。
#4. 生成したい画像の枚数を選択します（「Run」ボタン横の数字を変更）。
#5. イメージサンプリング手法、CFG、ステップなどの設定を選択します。
#6. 最後に「Run」ボタンを押して生成します。これで完了です。
このワークフローは、LoRAノードを適切に無効化してスキップする方法を知っている場合にも動作します。また、些細な調整を加えることで、LoRA対応のGGUFモデル向けのテキストから動画へのワークフローに変換することも可能だと思います。
お楽しみください！
### このワークフローを使用するには、Hugging Faceにログインして必要なファイルをダウンロードする必要があります（アーカイブ内にワークフローファイルを含むテキストファイルも添付しており、そこには私の他のワークフローに必要な追加ダウンロードリンクも掲載されています）：
# WAN 2.1 チェックポイントのダウンロードリンク
# WAN 2.1 エンコーダーのダウンロードリンク
https://huggingface.co/city96/umt5-xxl-encoder-gguf/resolve/main/umt5-xxl-encoder-Q3_K_S.gguf
# WAN 2.1 VAEのダウンロードリンク
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このワークフローで最適化された標準/ネイティブなアスペクト比（パフォーマンスと品質の向上を目的としています）：
寸法（W×H） アスペクト比
正方形 1024x1024, 1440x1440 1:1
縦長（クラシック） 1024x1536, 1280x1920 2:3
縦長（Web） 896x1120 4:5
縦長（高さあり） 1080x1920, 896x1600, 720x1280 9:16
横長写真（昔の） 1536x1024 3:2
ワイドスクリーン 1920x1080, 1600x900, 1280x720 16:9