ComfyUI beginner friendly Image-to-Video WAN 2.1 GGUF Workflow (With LORAs) by SarcasticTOFU

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モデル説明

これは、単一の入力画像と複数のLoRAを備えた単一のWAN 2.1 GGUFモデルで動作する、非常にシンプルでComfyUI初心者向けの画像から動画へのワークフローです(このワークフローには、ComfyUIのLoRAマネージャープラグインが必要です。チェックポイント、LoRA、その他のリソースを簡単にダウンロード・管理するために、ComfyUIマネージャーとLoRAマネージャープラグインの両方をインストールすることをお勧めします。これら2つはこのワークフローだけでなく、他のあらゆるケースでも大いに役立ちます)。必要なWAN 2.1ファイルをダウンロードするにはHugging Faceアカウントが必要です(詳細は以下に記載)。ComfyUIマネージャーを使ってComfyUIにGGUFアドオンをインストールし、正しいファイルを正しい場所に配置してください。また、SD 1.5 + SDXL 1.0、HiDream、Flux向けの他のワークフローもご確認ください。

使い方:

#1. 画像から動画を生成するための入力画像を選択し、

#2. まず希望のWAN 2.1 GGUFモデルを選択してから、

#3. LoRAマネージャーから1つまたは複数の対応するLoRAを読み込みます。

#4. 次に、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを入力します。

#5. 生成する動画の数を選択します(「Run」ボタン横の数値を変更)。

#6. 動画解像度、CFG、ステップなどの設定を選択します。

#7. 最後に「Run」ボタンを押して生成します。これで完了です。

*** LoRAノードを正しく無効化してバイパスする方法を知っている場合、このワークフローは機能します。また、いくつかの修正を加えることで、WAN 2.2 5bおよびWAN 2.2(High+Low Noise)GGUFモデルでも動作します。

お楽しみください!

### このワークフローを使用するには、Hugging Faceにログインして必要なファイルをダウンロードする必要があります(アーカイブにはワークフローファイルを含むテキストファイルも同梱しており、そこには他のワークフローに必要な追加のダウンロードリンクも記載されています)—

## WAN 2.1 モデル

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### WAN 2.1 チェックポイントのダウンロードリンク

https://huggingface.co/city96/Wan2.1-T2V-14B-gguf/resolve/main/wan2.1-t2v-14b-Q3_K_S.gguf

https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-480P-gguf/resolve/main/wan2.1-i2v-14b-480p-Q3_K_S.gguf

https://huggingface.co/city96/Wan2.1-Fun-14B-Control-gguf/resolve/main/wan2.1-fun-14b-control-Q3_K_S.gguf

https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-720P-gguf/resolve/main/wan2.1-i2v-14b-720p-Q3_K_S.gguf

https://huggingface.co/city96/Wan2.1-FLF2V-14B-720P-gguf/resolve/main/wan2.1-flf2v-14b-720p-Q3_K_S.gguf

https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.1_T2V_14B_FusionX-GGUF/resolve/main/Wan2.1_T2V_14B_FusionX-Q3_K_S.gguf

https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.1_I2V_14B_FusionX-GGUF/resolve/main/Wan2.1_I2V_14B_FusionX-Q3_K_S.gguf

https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.1_14B_VACE-GGUF/resolve/main/Wan2.1_14B_VACE-Q3_K_S.gguf

### WAN 2.1 エンコーダーのダウンロードリンク

https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors

https://huggingface.co/calcuis/wan-gguf/resolve/main/clip_vision_h_fp8_e4m3fn.safetensors

https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

https://huggingface.co/city96/umt5-xxl-encoder-gguf/resolve/main/umt5-xxl-encoder-Q3_K_S.gguf

### WAN 2.1 VAEのダウンロードリンク

https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors

### WAN 2.1 LoRAのダウンロードリンク

https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32.safetensors

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### このワークフローでは、CivitAIから以下のWAN 2.1 LoRAも使用します—

Self-Forcing / CausVid / Accvid LoRA(Kijai作成、Wan2.1の高速化に貢献)

/model/1585622?modelVersionId=1909719

Exotic Dancer(HunyuanとWan2.1用のもう一つのセクシーなダンサーLoRA)

/model/1214079?modelVersionId=1671188

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このワークフローで標準・ネイティブにサポートされているアスペクト比(最適なパフォーマンスと品質のために最適化されています。ただし、すべてのGPUが720pから4K動画を適時に処理できるわけではありません):

240p:一般的に320x240ピクセル(4:3アスペクト比)または426x240ピクセル(16:9アスペクト比、ただし240pではあまり一般的ではありません)。一部の古いコンソールでは256x224や320x224などの異なるバリエーションを出力します。

360p:最も一般的に640x360ピクセル(16:9アスペクト比)。一部の古いまたは4:3コンテンツでは480x360です。

480p:最も一般的に854x480ピクセル(16:9アスペクト比)または640x480ピクセル(4:3アスペクト比)。

720p(HD):1280x720ピクセル(16:9アスペクト比)。

1080p(フルHD/FHD):1920x1080ピクセル(16:9アスペクト比)。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。