WAN VACE Clip Joiner - Native workflow - 2.1 or 2.2
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このバージョンについて
モデル説明
v1.2 - マイナーアップデート 2025年10月13日
- 入力ディレクトリリストを並び替えます。
v1.1 - マイナーアップデート 2025年10月11日
ワークフロー VACE 出力で入力フレームレートを保持するように変更しました。以前はすべての出力が16fpsに強制されていました。ただし、Join & Save 出力ではフレームレートを手動で設定する必要があります。
デフォルトのモデル/サンプラーを Wan 2.2 Fun VACE fp8/KSampler に変更しました。GGUF、MoE、2.1 は引き続きバイパスされたサブグラフで利用可能です。
このワークフローは、動画クリップ間の不自然な動きの遷移を滑らかにするために、Wan VACE（Wan 2.2 Fun VACE または Wan 2.1 VACE、お好みで！）を使用します。クリップの開始または終了にノイズの多いフレームがある場合、この手法でそれらを除去することも可能です。
私はこのワークフローを長らく、最初と最後のフレームをつなぐ動画生成に使用してきました。他のユーザーにも役立つと考え、共有します。
このワークフローは、ディレクトリ内の任意の数の動画クリップを繰り返し処理し、遷移部分の設定可能なフレーム数を置き換えて滑らかな遷移を生成します。遷移の直前と直後のフレームが置換フレームの生成のためのコンテキストとして使用され、このコンテキストフレーム数も設定可能です。オプションで、ワークフローは滑らかに処理されたクリップ同士を結合することもできます。あるいは、お好みの動画編集ソフトでこれを実現することも可能です。
詳細な使用方法はワークフロー内に記載されています。必ず丁寧にお読みください。これはそのまま実行できるワークフローではありません。ご自身のシステムに合わせて修正する必要があります。 何を修正すべきかについては、指示に記載されています。
VACE は生成されるクリップの明るさや彩度に影響を与えることがあります。この傾向を回避する方法は私にはわかりません。残念ながら、これはモデルに組み込まれているようです。最も効果的な対策は、フレーム補間で60fpsにし、後処理でカラーコレクションを行うことです。
私はネイティブノードを主に使用し、カスタムノードの依存関係を最小限に抑えました。以下のパッケージが必要です。すべて Manager からインストール可能です。
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-VideoHelperSuite
ComfyUI-mxToolkit
Basic data handling
ComfyUI-GGUF - GGUFモデルを読み込む場合のみ必要です。使用しない場合は、GGUFを使用するサンプラーのサブグラフを削除することで要件を除去できます。
KSampler for Wan 2.2. MoE for ComfyUI - MoE KSamplerを使用する場合のみ必要です。使用しない場合は、MoEサンプラーのサブグラフを削除することで要件を除去できます。
このワークフローはサブグラフを使用しているため、ComfyUIは比較的最新のバージョンである必要があります。
モデルの読み込みと推論はサブグラフで分離されているため、ご自身の環境に合わせてこのワークフローを修正するのは容易です。提供されたサンプラーのサブグラフを、ご自身の設定に合わせたものに置き換え、ワークフローに接続するだけです。
ワークフローに関するご質問には喜んでお答えしますが、ComfyUIの基本的な使い方については、指導はお控えさせていただきます。
外部リンク: https://files.catbox.moe/erx0k4.json
フレームレートについて
入力動画のフレームレートがより高い場合、最適な結果が得られない可能性があります。Wanモデルは16fpsで学習されているため、高フレームレートではVACEの効果が低下する傾向があります。少なくとも、フレームレートが16fpsを超える分だけ、コンテキストフレームおよび置換フレームの数を増やす必要があります。
このワークフローで処理する際には、入力動画を16fpsに強制して処理し、その後目的のフレームレートに再補間することをお勧めします。
モデル
このワークフローは中級レベルのものであるため、最初は必要なモデルについての情報は提供しませんでした。すでに生成された複数の動画クリップ間の遷移を滑らかにするワークフローを必要とするユーザーは、Wanワークフローの使い方に慣れているはずです。
しかし、VACEモデルの入手先やそれらの使い方がわからない人もいることに気づきました。また、VACEがI2VではなくT2Vモデルから派生しているという点も、一般的な知識ではないかもしれません。
以下にVACEモデルのダウンロードリンクを示します。ご自身のシステムと使用目的に合ったものを選んでください。このリストの中から1セットのみ必要であることはご存知だと思いますので、その点について説明することはしません。
Wan 2.2 Fun VACE
Wan 2.1 VACE
Kijai が抽出した Fun Vace 2.2 モジュール（標準T2Vモデルと併用用）。ネイティブ使用例はこちら。
また、通常のVAEとテキストエンコーダーモデル、そしておそらくライトニングLoRAも必要です。VACEはWanのT2Vモデルから学習されているため、T2V LoRAを使用してください。