Simple High-Motions Wan2.2 14B I2V (GGUF) 6 Steps

🚀 シンプルで高運動量のWan2.2 14B I2V - GGUF最適化ワークフロー

この洗練され効率的なWan2.2ワークフローを使用して、1枚の画像からダイナミックで高運動量の動画を生成しましょう！最大の動きとアクションを実現するための設計です！

✨ 主な特徴：

• 高運動量専用最適化：ダイナミックでアクション満載の動画生成に最適化
• GGUFメモリ効率：VRAM使用を最適化するQ8_0量子化モデル
• 6ステップ生成：速度と品質の完璧なバランス（4ステップ高ノイズ + 2ステップ低ノイズ）
• LightX2V LoRA統合：超高速処理用にディストILLEDされた4ステップLoRA
• 1枚の画像入力：あらゆる静止画像をダイナミックな動画コンテンツに変換
• 正方形フォーマット：ソーシャルメディア向けに最適な640x640解像度

🔧 技術仕様：

• モデル：Wan2.2-I2V-A14B（高ノイズ／低ノイズバージョン）
• 量子化：効率性を重視したQ8_0 GGUF形式
• LoRA強度：5.6（高ノイズ）／2.0（低ノイズ）
• 解像度：640x640ピクセル
• フレーム数：16fpsで81フレーム（約5秒）
• サンプリング：Eulerスケジューラを使用した合計6ステップ
• モデルサンプリング：SD3、シフト値5.0

💡 こんなシーンに最適：

• スポーツやアクションシーン
• ダイナミックなキャラクターアニメーション
• ファストペースなシーン遷移
• 動きの多いコンテンツ制作
• ソーシャルメディア向け動画コンテンツ
• 速やかな動画プロトタイピング

🎯 最適化ポイント：

• 最大効率を実現する簡素化されたノード構造
• GGUFによるVRAM使用量の最小化
• ディストILLEDLoRAによる高速生成
• 必要なノードのみで構成された簡易ワークフロー
• カスタマイズ可能な設定で自動動画エクスポート

📋 必要条件：

• 1枚の入力画像
• QuantStackコレクションからのWan2.2 GGUFモデル
• Kijai/WanVideo_comfyからのLightX2V LoRA
• GGUF対応のComfyUI

静止画像を数分ではなく、数秒で魅惑的な高運動量動画に変換しましょう！

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