ComfyUI beginner friendly Text-to-Image WAN 2.2 Rapid All-in-One GGUF Workflow (With LORAs) by SarcasticTOFU
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モデル説明
これは、単一のWAN 2.2 Rapid All-in-One GGUFモデルと複数のLoRAを使用する、ComfyUIの初心者向けにシンプルなテキスト→画像ワークフローです（このワークフローはComfyUIのLoRA Managerプラグインが必要です。チェックポイント、LoRA、その他のリソースを簡単にダウンロードおよび管理するために、ComfyUI ManagerとLoRA Managerプラグインの両方をインストールすることをお勧めします。これら2つはこのワークフローだけでなく、他のあらゆるケースでも非常に役立ちます）。これは私の以前のWAN 2.1テキスト→動画ワークフローの改良版です。このワークフローでは、WAN 2.2 Rapid All-in-Oneモデルの最適化された量子化（GGUF）バージョンを使用し、ワークフローをシンプルで高速に保ち、比較的安価なGPU（8GB/12GBのNVIDIAまたはRadeon GPU、またはいくつかのより手頃なApple Silicon Mac）でも、LOWおよびHIGHノイズ処理用に2つの別々のモデルを読み込む負担なしにWAN 2.2を実行できるようにします。AIOモデルが両方を処理します。必要なWAN 2.2 Rapid All-in-Oneファイルをダウンロードするには、Hugging Faceアカウントが必要です（詳細は以下に記載されています）。ComfyUI Managerを使用してComfyUIにGGUFアドオンをインストールし、正しいファイルを適切な場所に配置してください。また、SD 1.5 + SDXL 1.0、WAN 2.1、Chroma、QWEN、HiDream、Flux用のその他のワークフローもご確認ください。
使い方：
#1. まず、希望のWAN 2.2 Rapid All-in-One GGUFモデルを選択して読み込みます。
#2. LoRA Managerから1つまたは複数の対応するLoRAを読み込みます。
#3. 次に、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを入力します。
#4. 生成する画像の枚数を選択します（「Run」ボタン隣の数字を変更してください）。
#5. イメージサンプリング方法、CFG、ステップなどの設定を選択します。
#6. 最後に、Runボタンを押して生成します。これで完了です。
*** LoRAノードを正しく無効化してバイパスする方法を知っている場合、このワークフローは機能します。また、いくつかの変更を加えることで、WAN 2.2 5B GGUFモデルでも動作します。
お楽しみください！
### このワークフローを使用するには、Hugging Faceにログインして必要ファイルをダウンロードする必要があります（このアーカイブには、ワークフローファイルを含むテキストファイルも同梱されており、そこでは私の他のワークフロー用のさらに多くの必須ダウンロードリンクを確認できます）：
## WAN 2.2 モデル
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### WAN 2.2 チェックポイントのダウンロードリンク
https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF/resolve/main/Wan2.2-TI2V-5B-Q3_K_M.gguf
### WAN 2.2 エンコーダーのダウンロードリンク
### WAN 2.1 VAEのダウンロードリンク（WAN 2.2 14BモデルはWAN 2.1 VAEを使用します）
### WAN 2.2 VAEのダウンロードリンク（WAN 2.2 TI2V 5Bモデル専用。WAN 2.2 14BモデルはWAN 2.1 VAEを使用します）