Wan 2.2 workflow optimized for RTX 3060 12 GB VRAM GPU
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このバージョンについて
モデル説明
[編集：
v2.2：T2Vのプロンプト入力フィールドの問題を修正。
v2.1：最初のフレームから最後のフレームへの動画生成を追加。]
Triton + Sage Attention をインストールしていないユーザーは、ワークフローでこのオプションを常に無効にしてください！
Sage Attention は本当に必要ですか？短い答え：いいえ。
ほとんどのユーザー、特に初心者にとっては、Sage Attention をインストールする必要はありません。典型的な5〜7秒の動画では、ほぼメリットがありません。ワークフロー内のSage Attention関連部分を無効にして、気楽に使ってください 🙂。
顕著な差異は、より長い動画（例：10秒）でようやく現れます。実験が好きな方は、ページ下部の「TritonとSage Attentionのインストール」の最終章をご覧ください。インストールに成功すれば、ワークフローのSage Attention部分を有効にできます。
このワークフローをテストしてくださった皆様、本当にありがとうございました 👍
特に@boinobin730には、最初のフレームから最後のフレームへのオプションをリクエストし、事前テストを実施して迅速にフィードバックをくださったことにお礼申し上げます 🙂、そして@SnowShoes311さん、いつも熱心なサポート、本当にありがとうございました 😋
迅速な概要：
最適化されたWan 2.2ワークフロー。RTX 3060 12GB VRAM GPUおよび32GB RAMで完璧に動作。
TritonおよびSage Attentionのインストールは不要。
LightX2V LoRAを使用して高速かつ高品質な動画生成。
BlockSwapによりVRAM使用量を削減。
テキスト/画像から動画への生成を1つのワークフローで実現。
「簡単」なインストール・モデルダウンロード：必要なすべてのソースが明記されています。
「簡単」に使用できるワークフロー：構造が明確で、必要なすべてのステップが説明されています。
5秒間の高品質動画生成には約10〜15分かかります（以下参照）。
簡単な紹介：
12GB VRAMで良好かつ高速な結果を出すのに適したWanワークフローを見つけ、非常に苦労しました。数日前にWan 2.2を起動して、改めて挑戦しました。現在、安定して動作しているため、ここで公開し、他のユーザーにも役立つことを願っています。
このワークフローは、すでに公開されているさまざまなワークフローの要素を組み合わせたものです。私の役割は、これらの要素を統合し、小型マシン向けに最適化し、最もシンプルで、初心者にも優しいワークフローを作成することだけでした。
要点：
LightX2V LoRA：高速（4〜8ステップ）で高品質な出力。
BlockSwap：「メモリ不足」エラーを回避。速度にほとんど影響を与えず、VRAM使用量を大幅に削減。生成中に同一マシンで他のタスクを実行可能です。
アップスケーリングとフレームレート倍増：2倍高速アップスケーリング、4倍高速フレームレート倍増により、1440×960、60fpsまで非常にスムーズで高品質な動画出力を生成。
テスト済み生成時間：
RTX 3060 GPUを基準とした概算値：6ステップで1440×960、60fps、5秒の高品質動画を生成するには：
t2v：約10〜12分、
i2v：約15分。
短い結論：
私は「専門家」ではありません。ただ、手元のハードウェアで動かしたいユーザです。
理解していない点がたくさんあります。間違いやより良い解決策を見つけた場合、ぜひ教えてください。
また、初心者でも最初の一歩を踏み出せる可能性があることを、心から願っています。
ワークフローのテスト／理解／実験／変更のため：
「リンクの表示切り替え」をクリックしてリンクを表示。
ノードを移動して、「隠れた」ノードをすべて確認。
短時間でテストするには、ステップ数、クリップ長、動画解像度の設定を下げてください。
そしてもちろん：楽しんでください 🙂🙂
TritonとSage Attentionのインストール：
長めの動画を頻繁に生成したり、実験したい場合、このガイドがSage Attentionの導入をサポートします。まず、期待できる効果について：
RTX 3060 GPUを基準とした概算値：6ステップで1440×960、60fpsの高品質動画を生成する場合：
5秒T2V：Sage Attentionの有無に関わらず、約10〜12分
10秒I2V：
Sage Attentionなし：約34分
Sage Attention有効：約22分
ユーザーuzaxpro414のアドバイスと、以下の動画リンク：Faster Wan 2.2 - Install Triton + Sage Attention (Comfy UI Guide)のおかげで、TritonとSage Attentionのインストールに成功しました。はい、思いのほか簡単です。
インストールは、組み込みPythonを含むComfyUI Portable版本に基づいています。これには次の利点があります：
既存のComfyUIバージョンと並行してPortable版をインストールできます。
すべてのインストール・設定は組み込みPython内で行われるため、作業中のシステムを破損するリスクがありません。
組み込みPythonが「新しく分離されたシステム」として機能するため、TritonとSage Attentionのインストールは非常に簡単です。
ただし、欠点もあります：2つ目のComfyUIシステムをインストールして維持する必要があり、Portable版はデスクトップ版ほど便利ではない可能性があります。しかし、その代わりに完璧なテスト環境が得られます。
TritonとSage Attentionのインストール方法：
以下のリンクからComfyUI Portableをダウンロード・インストールしてください：ComfyUI(portable) Windows - ComfyUI。更新し、ComfyUI Managerを起動してください。
以下のYouTubeガイドに従って、TritonとSage Attentionをインストールしてテストしてください：Faster Wan 2.2 - Install Triton + Sage Attention (Comfy UI Guide)。
すべて正常に動作すれば、最新のワークフローバージョンを使用し、Triton + Sage Attentionオプションを有効にしてください。
動画の最初は少々混乱するかもしれませんが、必要なすべての手順が正確に示されています。動画の説明欄から、簡潔な手順のtxtファイルとTritonテストファイルをダウンロードすると非常に役立ちます。基本的なPython知識があるとさらに便利です。
あなたにもうまくインストールできることを願っています。頑張ってください 😉
このインストールに関するサポートは、私には時間も知識もありません。エラーが発生した場合は、Googleで検索してください。