Rapid-Wan2.2-All-In-One-Mega-NSFW (Motion Transfer) + Dual QWEN3 VL + SeedVR upscaler + Interpolation

このワークフローは、FaboroHacks が作成した元の WAN22 RAPID All-in-One 4-Steps NSFW with CineScale/High-Res モデルの最適化された改良版です [/model/1973876/rapid-wan22-all-in-one-mega-nsfwmotion-transfer]。

主な追加機能は、新しい SeedVR Upscaler と補間ノードの統合であり、これにより動画の高品質アップスケーリングが大幅に向上しました。また、QWEN 3 VL を搭載した Dual QWEN Analyst システムを導入し（「gentelmany」な処理を行うには abliterated モデルをダウンロードする必要があります）、入力された動画や画像を分析して文脈に応じたプロンプトを生成します。さらに、メモリ使用量の多い処理が完了するたびに VRAM と RAM をクリアする機能を統合しました。元のワークフローでは、アップスケールや補間、再実行時に処理が停止し、OOM（メモリ不足）が発生していたためです。また、Kijaji ノードによる Sage アテンション最適化も追加しました。

このバージョンは、NVIDIA RTX 3090 などの中〜高級ハードウェアを搭載したユーザーを対象としています。7秒の入力クリップは、解像度や複雑さに応じて約20分で処理されます。低性能GPUでVRAM不足が発生した場合は、バッチサイズやクリップ長を短くしてください。SeedVRは最大限のブロックオフロードを設定済みですが、VRAMが不足しているとVAEのエンコード・デコードで処理が停止する可能性があります。そのため、タイルサイズの調整も必ず行ってください。

オリジナルの作成者である FaboroHacks に心より感謝します！彼/彼女の作品をフォローし、サポートしてください！

abliterated 版 QWEN について
以下のリンクからダウンロードしてください：(https://pastebin.com/DTssQDs4)
ファイル名を custom_models.json として保存し、\custom_nodes\ComfyUI-QwenVL フォルダに配置してください。
ComfyUIを再起動すると、QwenVLノードに abliterated バージョンが自動的にダウンロードされ、利用可能になります。