Wan 2.2 GGUF - T2V I2V and FLF2V workflow for VRAM or RAM limited people

3つの他のソースから派生させ、より少ないVRAMまたはRAMでより多くの処理を可能にするように再設計された3つのワークフローのコレクション。VRAMにとどまったままRAMの使用を回避し、ComfyUIのクラッシュを防止します（RAMが飽和する可能性が低くなります）。同じグラフィックカードでより大きなモデルを、より良い設定で使用できるようになります。

その代償として、WAN 2.2モデルは毎回メモリに読み込む必要があり、時間がかかります。しかし、何もしないよりはましです。SSDドライブからモデルを読み込むことを推奨します。ComfyUIのメインディレクトリにあるextra_model_paths.yamlファイルを確認してください。

ワークフローの手順にいくつかのタイプミスがありました。ここに全体のワークフローファイルを更新するのは手間がかかりすぎます（「example.pngが偉大なフェニックスに変化する」をN回も提出しなければなりません）。そのため、修正版を以下に掲載します。ご不便をおかけして申し訳ありません。

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- 準備：

すべての必要なファイルが揃っていることを確認してください。ファイルをSSDに保存していない場合、多くの時間が無駄になります。

Part 1とPart 2をこの順序で複数回別々に実行すると、モデルが繰り返しメモリに読み込まれます。これは全体のRAMまたはVRAMの使用量を減らしますが、処理に時間がかかります。この方法は、代替手段がワークフロー全体の失敗（たとえば、終盤でのクラッシュ）であるような場合に有用です。この方法では1回の生成につき追加で1分20秒かかりますが、すべてをVRAMに保つことで時間の節約にもなります。Wan 2.2 FLF2Vにはこの方法は競争力がありますが、Wan 2.2 T2Vにはそれほど有効ではありません。

- 第1部：

「Enable Part 1」を有効にし、「Enable Part 2」を無効にします。通常の設定を適用してワークフローを実行します。これにより、High CFG部分のみが処理されます。ワークフローの第1部が終了すると、.latentファイルがキャッシュディレクトリに保存されます。このファイルの保存パスを適宜調整する必要があるでしょう。

- 第2部：

「Enable Part 2」を有効にし、「Enable Part 1」を無効にします。latentファイルのパスが正しいことを確認してください。ワークフローを実行します。

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元のワークフロー：

t2v:

/model/1835262/wan22-t2v-gguf-lightx2v-lora

I2v:

/model/1822764/wan-22-i2v-gguf-compact-speed-wf-or-lightning-lora-44-steps

（ネイティブで非常に優秀）

FLF2V:

/model/1884402/flf2v-wan-22-video-generation-first-frame-to-last-frame-with-frame-interpolation

（これは私が作成したモデルであり、リンクされている元のモデルとは大きく異なりました）