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

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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。

「LIGHTNING LORA」の強度を0.5から1に調整することを推奨します。詳細が過剰になるのを防ぐためです。

Wan 2.2 T2IといくつかのLoRAを組み合わせたワークフローを含めました。

Wan 2.2モデル（低ノイズ）(https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main)、CLIP (https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/umt5-xxl-enc-bf16.safetensors)、VAE（Wan 2.1 VAE）を準備してください。

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。さらに、以下のLoRAの使用を推奨します：/model/1822984?modelVersionId=2180477 および /model/1662740?modelVersionId=2066914

また、高速生成のためにSageattention 2.2.0（Triton対応）(https://huggingface.co/Kijai/PrecompiledWheels/tree/main)、Torch 2.7.0+ (https://github.com/pytorch/pytorch/releases)、CUDA 12.8 (https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive)、およびVS Code (https://visualstudio.microsoft.com/downloads/) を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。

画像は少なくとも540pで生成することを推奨しますが、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、コメントをお寄せください。