My WAN 2.2 txt to IMG Workflow with Refiner

はい、多くのカスタムノード、Sage Attention、Torch comp（無効にできます）を使用していますが、Wan2.2 は重いです。しかし、私は RTX4080 で実行しています。

フルワークフロー：テキストから画像生成 + リファイナー + 手のディテーラー + 顔のディテーラー。私の環境では約10分かかります。しかし、2K画像で非常に高品質な結果が得られ、この設定でアニメ風でもリアリスティックなスタイルでも素晴らしい結果が出ます。そして、決して失敗しません。つまり、フル実行しても、手の不自然さやその他のAIのミスは一切見られません。

ディテーラーをスキップすることで処理を高速化できます。ちなみに、手や顔が検出されない場合（風景など）は、それらは自動的にスキップされます。

ここには3つのワークフローがあります：

1 - WAN2.2 T2i Detailers.json（LoRAセクションと私のカスタムノードなし）

2 - WAN2.2 T2i Detailer FULL ok.json

3 - WAN2.2 Refiner and Detailer Only.json（リファイナーとディテーラーのみ）

（4 - 「FULL」用のカスタムノード）このカスタムノードはワイルドカードのように動作します。カテゴリのフィールドを空のままにすると、ランダムに選択されます。