MOTION FORGE WAN 2.2 14B T2I (Beginner-Friendly)

MOTION FORGE WAN 2.2 14B T2I（初心者向け）

必要なモデルと正確な配置場所

メインチェックポイント:

• Wan2.2-T2V-A14B-LowNoise-Q8_0.gguf → ComfyUI/models/unet/

LoRAファイル（すべてオプション、オン/オフ可能）:

• lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors → ComfyUI/models/loras/wan_loras/（強度: 2.0）

• dslr_video_00003.safetensors → ComfyUI/models/loras/wan_loras/（強度: 1.0）

• Vintage-Cinematic-Redmond-WAN22.safetensors → ComfyUI/models/loras/wan_loras/（デフォルトで無効）

  • ⚠️ 重要: loras ディレクトリ内にサブフォルダー wan_loras を作成してください

VAE:

• pig_wan_vae_fp32-f16.gguf → ComfyUI/models/vae/

テキストエンコーダー（CLIP）:

• cow-umt5xxl-q8_0.gguf → ComfyUI/models/text_encoders/

アップスケールモデル（オプション）:

• RealESRGAN_x2plus.pth → ComfyUI/models/upscale_models/

必要なカスタムノード:

1. ComfyUI-GGUF

2. rgthree-comfy（Power Lora Loader、Image Comparer）

3. ComfyUI-Easy-Use

4. ComfyUI_Memory_Cleanup

5. ComfyUI-KJNodes（WAN Video NAG）

6. ControlAltAI-Nodes（FluxResolutionNode）

7. ComfyUI WAN Video Nodes（コア）

ワークフローの特徴:

• 目的: テキストプロンプトから高品質な画像/動画を生成

• 解像度: 柔軟（デフォルト 768x768、複数のプリセット利用可能）

• ステップ: 8（速度最適化）

• VRAM: 10–14GB を推奨

• 初心者向け: Power Lora Loader で LoRA のオン/オフが容易

• 含む機能: 2倍のアップスケールと前後比較機能

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ワークフロー間で共有されるモデル

これらのモデルは両方のワークフローで使用されます（1コピーのみ必要）:

• pig_wan_vae_fp32-f16.gguf（VAE）

• cow-umt5xxl-q8_0.gguf（CLIP）

• lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors（LoRA）

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完全なフォルダ構成

ComfyUI/

├── models/

│ ├── unet/

│ │ ├── HuMo-17b-Q8_0.gguf

│ │ └── Wan2.2-T2V-A14B-LowNoise-Q8_0.gguf

│ ├── loras/

│ │ └── wan_loras/ ← このサブフォルダーを作成してください

│ │ ├── lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors

│ │ ├── dslr_video_00003.safetensors

│ │ └── Vintage-Cinematic-Redmond-WAN22.safetensors

│ ├── vae/

│ │ └── pig_wan_vae_fp32-f16.gguf

│ ├── text_encoders/

│ │ └── cow-umt5xxl-q8_0.gguf

│ ├── audio_encoders/

│ │ └── whisper_large_v3_fp16.safetensors

│ └── upscale_models/

│ └── RealESRGAN_x2plus.pth