WAN 2.2 T2I Low Noise Only (Text to Image) With SageAttention + BlockSwap + NSFW

こんにちは！私はComfyUIでのWan 2.2による動画生成のワークフローを紹介します。

過剰なディテールを避けるために、Lightning LoRAの強度を0.5から1に調整することをお勧めします。

Wan 2.2 T2IといくつかのLoRAを含んだワークフローを提供しています。

Wan 2.2モデルのローノイズ版（https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main）、CLIP（https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/umt5-xxl-enc-bf16.safetensors）、およびVAE（Wan 2.1 VAE）が必要です。

GGUF - https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-T2V-A14B-GGUF/tree/main/LowNoise

また、より良い生成のために以下のLoRAも含めました：/model/1832621/dslr-photovideo-wan-2122-low-noise?modelVersionId=2073884 および https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Lightning/blob/main/Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-250928/low_noise_model.safetensors。また、以下のLoRAの使用もお勧めします：/model/1822984?modelVersionId=2180477 と /model/1662740?modelVersionId=2066914

さらに、高速生成のためにSageattention 2.2.0（Triton対応）（https://huggingface.co/Kijai/PrecompiledWheels/tree/main）とTorch 2.7.0+（https://github.com/pytorch/pytorch/releases）が必要です。また、CUDA 12.8（https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive）とVS Code（https://visualstudio.microsoft.com/downloads/）をダウンロードしてインストールしてください。

Sageattentionのインストール方法（1.0.6）：Sageattention 2.2.0をインストールするには、.whlファイルを.zipにリネームし、.zipから抽出したフォルダをComfyUI\python_embeded\Lib\site-packagesに配置してください。

画像は最低でも540pで生成することをお勧めしますが、より良い結果を得るには720pで生成してください。

ワークフローに問題がある場合やトラブルが発生した場合は、コメントをお願いします。