WAN2.2 Workflow+LORA (I2V,T2V) 4GB-VRAM GGUF
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モデル説明
動画生成ワークフロー (WAN 2.2)
RTX 3050 ノートブック (4 GB VRAM) と ComfyUI 用に最適化されています。14b モデルをご使用ください。
推奨リソースセクションの Light2v LoRA を使用してください！使用しない場合は、cfg を 6 に、合計ステップ数を 30–60 に設定してください。
また、14b バージョンでは、2番目のサンプラーのディノイズ設定を 0.3–0.5 に低く設定してください。
動画説明
🧠 対応ワークフロー
Wan2.2 T2V (テキスト→動画) 14B
Wan2.2 I2V (イメージ→動画) 14B
Wan2.2 TI2V-5B (ハイブリッド テキスト/イメージ→動画)
⚙️ 使用ノード (ComfyUI Manager または以下のリンクからインストール)
注意: rgthree は Stack LoRA Loader のみに必要です。
⚡ WAN 2.2 の特徴
Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャ：高ノイズ・低ノイズエキスパートを備え、生成品質を向上
シネマティックな美的コントロール：照明、色、構図、ビジュアルスタイルを柔軟に管理
強化されたモーションモデリング：複雑で滑らかなカメラ・オブジェクトの動きをより強くサポート
効率的な圧縮：TI2V-5B モデルは高圧縮VAEを使用し、ComfyUIのオフロードにより8GB VRAMでも実行可能
📦 モデルダウンロード + VAE
*これらは元のモデルをより少ないVRAMで実行できるよう変換したものです。
これらのGGUF変換は現在、以下の方々が行っています：
https://huggingface.co/bullerwins
https://huggingface.co/QuantStack
*探しているモデルが見つからない場合は、これらのプロフィールをご確認ください！
🧩 追加で必要なファイル（モデルダウンロードからは取得しないでください）
📥 何をダウンロードして、どのように使うか
✅ クオンタイズのヒント：
Q_5 – 🔥 速度と品質の最適なバランス
Q_3_K_M – 速く、比較的正確
Q_2_K – 使用可能だが、品質に若干の劣化あり
5B モデル – ⚡ 超高速、詳細度は低め（テスト用に最適）
14B モデル – 🎯 高品質、遅く、VRAMを多く消費
注意：「Q」値が低いほど 高速 で VRAM消費が少ない が、品質は低め
「Q」値が高いほど 品質が向上 するが、VRAM消費が増え、速度が遅くなる