Wan 2.2 14B i2v & t2v Enhanced Motion + 5B Latent Upscaler - Ultimate 6 Steps HD Pipeline
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このバージョンについて
モデル説明
Wan 2.2 14B i2v & t2v エンハンストモーション + 5B レイテンシー拡大器 - 最高の6ステップHDパイプライン
あなたが一度だけ必要とするワークフロー。
遅いモーションを修正し、Pusa LoRAsで詳細を強化。WanNAGを採用した革新的な2段階拡大器で、圧倒的なHD動画を実現。
画像を読み込んで、ただスタートするだけ!
🚀 最高のWan2.2ワークフローが登場!こんな問題に悩んでいませんか?
Wan2.2で生成した動画の動きが遅く、鈍い?
より速く生成しようとすると画質が低く、ぼやける?
HDに拡大しようとするとVRAMエラーが発生する?
複雑で管理が難しいごちゃごちゃしたワークフロー?
このすべてを一括で解決する、オールインワンソリューションです。高速・高モーション・高詳細な生成の鍵を解きました。
これは単なるワークフローではありません。一つの画像から、圧倒的にスムーズで高精細な動画を、驚異的な簡便さと効率で作り出す、最適化された本格的な制作パイプラインです。すべてが自動化され、サブグラフを用いたすっきりした直感的なインターフェースで構成されています。
✨ 革新的な機能と「魔法のレシピ」:
1. 🎯 自動化・ユーザーフレンドリー
完全自動スケーリング:画像を挿入するだけでOK!ワークフローが智能的に画像を分析し、Wan 14Bモデルに最適な解像度(約0.23メガピクセル)に拡大。手動の調整は一切不要で、安定性と画質を最大限に確保。
クリーンなサブグラフ構造:複雑な技術は整理された折りたたみ可能なグループ(「設定」、「プロンプト」、「拡大器」)に隠されています。あなたが見るのはシンプルな直線的フロー:画像 → プロンプト → SD出力 → HD出力。強力だが、決して複雑ではありません。
2. ⚡ エンハンストモーションエンジン(14Bコア)
これがソリューションの核心です。遅いモーションの問題を、洗練されたデュアルサンプラーで解決:
デュアルモデルパワー:Wan2.2-I2V-A14B-HighNoise と LowNoise の両モデルを並列に使用。
Pusa LoRA品質アンカー:画期的!両モデルにPusa V1 LoRAs(
HIGH_resized@ 1.5、LOW_resized@ 1.4)を注入。わずか6ステップで、高ステップ生成に匹敵するシャープな詳細・コントラスト・テクスチャーを維持。スピードと品質のトレードオフは過去の話!Lightx2v モーション触媒:低ステップでモーションを爆発的に強化するために、lightx2v 14B LoRA を異なる強度で適用。High-Noiseモデルには5.6の強力な強度で明確な動きを確立、Low-Noiseモデルには2.0の洗練された強度で整えます。結果:遅さなしでダイナミックな動きを実現。
3. 🎨 低VRAM HD拡大チェーン(5Bパワーアップ)
ここであなたの動画が傑作になります。驚異的にVRAMを節約する2段階プロセス:
ステージ1 - RealESRGAN x2:動画を最初に2倍拡大し、堅固な基盤を構築。
ステージ2 - レイテンシーディティール注入:これが秘密の武器。拡大されたフレームをWan2.2-TI2V-5Bモデルにより潜在空間で洗練。
FastWan LoRA:FastWanFullAttn LoRAを使用して5Bモデルを効率化。ノイズ除去0.2でたった6ステップで動作。
WanVideoNAGノード:このステージではWanVideoNAG(ネスティッド・アダプティブ・グラディエント)技術を採用。極低CFG(1.0) を使用して自然で「燃えすぎない」画像を生成しながら、ネガティブプロンプトの威力を維持。アーティファクトの除去と拡大の方向性を正確に制御。両方の長所を兼ね備えた最良の組み合わせです。
結果:通常の巨大なVRAMコストなく、5Bモデルの驚異的な詳細と整合性を得られます。
4. 🍿 シネマティック仕上げ
- RIFEフレーム補間:最終ステップ。拡大動画を滑らかな32 FPSに補間。微細なカクつきを完全に除去し、プロフェッショナルなシネマティックな動的品質を実現。
📊 技術的要約と要件:
コア技術:高度なデュアルKSamplerAdvanced、レイテンシーパス拡大、WanNAG、RIFE VFI。
ステップ数:14B生成と5B拡大、どちらもたった6ステップ。
出力:自動保存される2つの動画:初期SD(640x352@16fps)と最終HD(1280x704@32fps)。
最適化:Patch Sage Attention、Torch FP16パッチ、自動GPUメモリクリーンアップを含み、最大限の安定性を確保。
必要なモデル(GGUF形式):
14Bモデル:
Wan2.2-I2V-A14B-HighNoise-Q8_0.ggufおよびLowNoise-Q8_0.gguf5Bモデル:
Wan2.2-TI2V-5B-Q8_0.ggufLoRAs:Pusa(High/Low)、Lightx2v 14B、FastWan 5B
テキストエンコーダー:
umt5-xxl-encoder-Q8_0.ggufVAE:
Wan2_1_VAE_fp32.safetensorsまたはpig_wan2_vae_fp32-f16.gguf拡大器:
RealESRGAN_x2plus.pth
必要なカスタムノード: VideoHelperSuite、Frame-Interpolation、KJNodes、easy-use、gguf、memory_cleanup。
🎬 使用方法(シンプルです!):
ダウンロード:ワークフローとすべてのモデル(下記リンク)を入手。
ドラッグ&ドロップ:
.jsonファイルをComfyUIにドラッグ。クリック:「Load Image」ノードをクリックして入力画像を選択。
編集:「CLIP Text Encode」ノードでプロンプトをカスタマイズ。ポジティブプロンプトには詳細なモーション指示が含まれています。あなた自身のスタイルに変更してください!
キューを実行:魔法の生成を観察。
これで完了!ワークフローがすべてを自動で処理します。
🔗 ダウンロードリンク
これらのファイルは、ComfyUI/models/ ディレクトリの対応するフォルダに配置してください。
モデル / LoRA / コンポーネント
Wan2.2 14B - High NoiseWan2.2-I2V-A14B-HighNoise-Q8_0.gguf
Wan2.2 14B - Low NoiseWan2.2-I2V-A14B-LowNoise-Q8_0.gguf
Wan2.2 5B - TI2VWan2.2-TI2V-5B-Q8_0.gguf
Pusa V1 LoRA (High)Wan22_PusaV1_lora_HIGH_resized_dynamic_avg_rank_98_bf16.safetensors
Pusa V1 LoRA (Low)Wan22_PusaV1_lora_LOW_resized_dynamic_avg_rank_98_bf16.safetensors
Lightx2v 14B LoRAlightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors
FastWan 5B LoRAWan2_2_5B_FastWanFullAttn_lora_rank_128_bf16.safetensors
UMT5-XXL Text Encoderumt5-xxl-encoder-Q8_0.gguf
Wan VAEWan2_1_VAE_fp32.safetensors / pig_wan2_vae_fp32-f16.gguf
RealESRGAN UpscalerRealESRGAN_x2plus.pth
RIFE Modelrife49.pth(通常、ComfyUI-Frame-Interpolationにバンドルされています)
必要なカスタムノード:
ComfyUI-VideoHelperSuite
ComfyUI-Frame-Interpolation
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-easy-use
ComfyUI-gguf(または ComfyUI-GGUF-Integrated)
ComfyUI_memory_cleanup
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