WAN 2.2 Animate Workflow with SageAttention + BlockSwap + GGUF (include Upscale and Interpolation)

こんにちは！私はComfyUI用のWan 2.2 Animate生成ビデオの作業フローを紹介します。

これは実験的なワークフローですので、あくまでお楽しみのためにご使用ください。

Wan 2.2 Animateモデルが必要です：

(https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main)、clip (https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/umt5-xxl-enc-bf16.safetensors)、オーディオエンコーダー（https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/audio_encoders）およびVAE（wan 2.1 VAE）

GGUF - https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-Animate-14B-GGUF/tree/main

また、より高速かつ高品質な生成のために、LoRA https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/Lightx2v も含めました。

LoRAの強度を1.5に設定すると、最良の結果が得られます。

さらに、高速生成にはSageattention 2.2.0（Triton対応）（https://huggingface.co/Kijai/PrecompiledWheels/tree/main）とTorch 2.7.0+（https://github.com/pytorch/pytorch/releases）が必要です。また、CUDA 12.8（https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive）とVS Code（https://visualstudio.microsoft.com/downloads/）をダウンロードしてインストールしてください。

Sageattentionのインストール方法（1.0.6）：Sageattention 2.2.0をインストールするには、.whlファイルを.zipにリネームし、.zipから抽出したフォルダをComfyUI\python_embeded\Lib\site-packagesにコピーしてください。

ワークフローで問題が発生した場合や、何か不具合を見つけた場合は、コメントをお寄せください。