WAN 2.2 IMAGE to VIDEO with Caption and Postprocessing
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このバージョンについて
モデル説明
ワークフロー：画像 -> 自動キャプション（プロンプト）-> WAN I2V（アップスケール・フレーム補間・動画拡張付き）
- 480p または 720p 解像度の動画クリップを作成します。
Florence キャプション版と、LTX プロンプトエンハンサー（LTXPE）版があります。LTXPE は VRAM をより多く消費します。問題が発生した場合は、以下のスレッドをご参照ください：/model/1823416?dialog=commentThread&commentId=955337
MultiClip LTXPE PLUS：Wan 2.2. 14B I2V 版
以下にある MultiClip ワークフローをベースに、改善された LTX プロンプトエンハンサー（LTXPE）機能を搭載（ワークフロー内の注釈をご参照）。まずは以下の MultiClip ワークフローをお試しください。
このワークフローは、プロンプト生成に対する制御を強化するために LTXPE 機能を拡張しており、検閲されていない言語モデルを使用します。動画生成部分は以下のバージョンと同一です。詳細：/model/1823416?modelVersionId=2303138&dialog=commentThread&commentId=972440
MultiClip：Wan 2.2. 14B I2V 版
LightX2V Wan 2.2. LoRA をサポートし、4〜6ステップでクリップを作成し、最大3倍まで拡張可能。投稿された例では15〜20秒の長さの動画が含まれています。
通常版（独自プロンプト使用可能）と、LTXPE（自動プロンプト生成）版の2種類があります。通常版は、LoRA を使用した特定のコンテンツや NSFW クリップに適しています。LTXPE 版は、画像をドロップして幅/高さを設定し、実行ボタンを押すだけで利用可能です。最終的に、複数のクリップが1つの完全な動画に結合されます。
低ステップ用の新しい Wan 2.2. LightX2v LoRA をサポート
さらに、「旧版」の LightX2v Wan 2.1 LoRA をインジェクト可能です。これによりスローモーション動画を回避し、よりダイナミックな動きを導入できます（ただし、新しい LightX LoRA バージョン（例：ver.1022）では不要になる可能性があります）。
シーケンスごとに Wan 2.2. LoRA をサポート
単一クリップ版も含まれており、以下 V1.0 ワークフローに対応し、「旧版」Wan 2.1. LightX2v LoRA 用の LoRA ローダーを追加しています。
Wan 2.2 は2つのモデルを使用するため、ワークフローが複雑になります。より軽量で豊富な LoRA セレクションを備えた Wan 2.1 MultiClip 版も併せてご検討ください。こちら：/model/1309065?modelVersionId=1998473
V1.0 WAN 2.2. 14B 画像→動画 ワークフロー
LightX2v I2V Wan 2.2 LoRA をサポートし、低ステップ（4〜8ステップ）で処理可能
Wan 2.2 は、クリップ処理に高ノイズモデルと低ノイズモデルの2つを順次使用します。
LightX2v LoRA と互換性があり、低ステップで高速にクリップを処理可能。
一部の「旧版」Wan2.1 LoRA および「新規」Wan 2.2 LoRA と互換性あり。
ワークフロー内の注釈および以下のヒントをご確認ください。
モデルは以下からダウンロード可能です：
モデル（高ノイズ・低ノイズ両方必要、あなたのVRAMに合わせて選択）：https://huggingface.co/bullerwins/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/tree/main
Wan 2.2 用 LightX2v LoRA（I2v、Hi、Lo）：https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/LoRAs/Wan22-Lightning/old
2025年10月14日：2つの新しい LightX 高ノイズ LoRA（MoE と 1030）がリリースされました。強度 > 1.5、7ステップ、SD3 shift = 5.0 で試してください。高ノイズ LoRA を置き換え：
https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/LoRAs/Wan22_Lightx2v
2025年10月22日：新たな LightX LoRA（1022）がリリースされました。推奨：
https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Distill-Loras/tree/main
LightX2v LoRA（旧版 Wan 2.1）：https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.1-I2V-14B-480P-StepDistill-CfgDistill-Lightx2v/tree/main/loras
VAE（Wan 2.1 と同じ）：https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/vae
Textencoder（Wan 2.1 と同じ）：https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/text_encoders
WAN 2.2. I2V 5B モデル（GGUF） ワークフロー
Florence または LTXPE 自動キャプション対応
14B モデルより品質が低い
720p @ 24fps
FastWan LoRA を使用する場合、CFG=1、ステップ数=4〜5とし、Unet ローダーの後に LoRA ローダーノードを配置して LoRA をインジェクトしてください。
FastWan LoRA：https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/FastWan
モデル（GGUF、あなたのVRAMに合わせて選択）：https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF/tree/main
VAE：https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/vae
Textencoder（Wan 2.1 と同じ）：https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/text_encoders
これらのファイルを保存する ComfyUI フォルダ内の場所：
Wan GGUF モデル → models/unet
Textencoder → models/clip
VAE → models/vae
ヒント（14B モデル用）：
Wan 2.2 と LoRA について混乱している場合は、以下のスレッドをご確認ください：/model/1823416?modelVersionId=2063446&dialog=commentThread&commentId=890870
Wan 2.2. I2V のプロンプト作成のヒント：/model/1823416?modelVersionId=2063446&dialog=commentThread&commentId=890880
どの GGUF モデルをダウンロードすべきか？私は、16GB VRAM / 64GB RAM の環境では、約10GB のサイズのモデル（例："...Q4_K_M.gguf"）を選んでいます。
LTXPE 用の検閲解除モデル： "chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored"。LTXPE ローダーノード内の LLM_name を置き換えてください。
LightX LoRA の強度（約1.5）を調整して、動きを増加・スローモーションを軽減してください。