WAN 2.2-T2V-Workflow (Kijai Wrapper + Automatic Prompt Optimization)
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モデル説明
こんにちは、これはComfyUIでWan2.2を用いて構築されたT2V（テキスト→動画）ワークフローです。Wan2.2は超高品質な動画を生成できるモデルです。このワークフローの機能は以下の通りです：
超高品質を維持しながら、レンダリング時間を最大限に短縮 — 5秒の動画をたった5分で生成できます。
簡単なプロンプトを入力するだけで超高品質な結果を得られます（この機能はオンラインプラットフォームでのみ使用可能で、ローカル実行時には無効化できます）。
さあ、始めましょう！
Wan2.2 テキスト→動画
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🔗 オンラインテスト用ワークフローリンク
🔗 https://www.runninghub.ai/post/1956796892379058177/?inviteCode=rh-v1171
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コインの用途：
1. RTX 4090を無料で使用し、2時間ワークフローをレンダリング可能
2. 約20本の動画（解像度：1280×720）を生成可能
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📦 ダウンロード可能なWANモデル
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🔴 主要WANモデル
Wan2_2-T2V-A14B_HIGH_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
🗂️ 配置先：ComfyUI/models/diffusion_models
および
Wan2_2-T2V-A14B-LOW_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
🗂️ 配置先：ComfyUI/models/diffusion_models
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🟣 WAN2.2-LIGHTING
Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-Seko-V1-high_noise_model.safetensors
および
Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-Seko-V1-low_noise_model.safetensors
🗂️ 配置先：ComfyUI/models/vae
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🟣 WAN VAE
Wan2_1_VAE_bf16
または
wan2_1_vae_fp8
🗂️ 配置先：ComfyUI/models/vae
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🟣 WAN テキストエンコーダ
umt5-xxl-enc-bf16.safetensors
または
umt5-xxl-enc-fp8.safetensors
🗂️ 配置先：ComfyUI/models/text_encoders
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⚠️⚠️⚠️ プロンプト最適化
この機能はオンラインプラットフォームでのみ使用できます。ローカルで使用する場合は、プロンプト最適化ノードを無効化してください。
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⚠️ Torch Compile に関する警告
ご使用の環境がTorch Compileをサポートしていない場合、モデルローダーでアテンションモードをsdpaに設定し、Torch Compileの設定を無効化して、base_precisionをfp16に変更してください。
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⚠️ ブロックスワッピング
VRAMが少ない場合やOOMエラーが発生する場合、ブロックスワッピングを有効にすると役立ちます。最初は無効化し、徐々にスワップするブロック数を増やして（最大40まで）、OOMエラーが発生しなくなるまで調整してください。実行速度は遅くなりますので、十分なVRAMがある場合は使用しないでください。
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⚠️ その他の既知の問題
「FlowMatch」という文字が含まれるエラーが発生した場合は、スケジューラをFlowMatch_Causvid（またはその他お好みのもの）からuni_pcに変更してください（dmp++_sde/betaも推奨です）。