Ultimate AI Video Workflow — Qwen-Edit 2509 + Wan Animate 2.2 + SeedVR2 Upscaler
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モデル説明
🚀 究極のAI動画制作ワークフロー（ComfyUI）
これは、以下のツールを統合した完全なエンドツーエンドAI動画パイプラインです：
🧩 Qwen-Edit 2509 → 画像編集
🎭 Wan Animate 2.2 → キャラクターアニメーション
📺 SeedVR2 Upscaler → 最終的な4K強化
すべてを洗練されたモジュール式サブグラフワークフローに収め、巨大なノードのスパゲッティ問題を解消しました。
このワークフローを使用すると：
任意のリファレンス画像を編集できます
実際のモーション動画を使って編集したキャラクターをアニメーション化できます
最終出力をアップスケールし、クリーンに仕上げられます
4KスムーズなAI動画を生成できます
最適化されたVRAM使用量でComfyUI内全体を実行できます
以下の用途に最適：
AIキャラクターリール
コスプレ変身
シネマティックAI編集
TikTok / IG Reels
YouTube Shorts
映画風プレビュー
🎛️ 特長
✨ 1. Qwen-Edit 2509 FP8（画像編集エンジン）
衣装変更
顔のクリーンアップ／強化
メイク編集
背景除去
スタイル注入
VRAMに非常に優しい
🎬 2. Wan Animate 2.2 FP8（キャラクターアニメーション）
強力なアイデンティティ維持
リファレンス動画からの滑らかな動き
ポーズ＆顔制御
長い動画向けウィンドウバッチ処理
サブグラフ化でナビゲーションが容易
📈 3. SeedVR2 Upscaler（動画復元＋4K）
2×／4×アップスケーリング
顔強化オプション
ノイズとアーティファクトの除去
AI動画をリアルでシネマティックに仕上げます
🔧 ボーナスモジュール
VRAMクリーナー
解像度セレクター
リファレンスルーティングシステム
整理されたサブグラフ
クリーンな配線 = 編集が簡単
🧰 このワークフローの使い方
1️⃣ リファレンス画像を読み込む
アニメーション前に、Qwen-Editで画像のクリーンアップや強化を行ってください。
2️⃣ モーション動画を読み込む
Wan Animateが編集したキャラクターに動画の動きを再現します。
3️⃣ 解像度と前処理設定を調整
解像度プリセットを含む（320 → 1280）。
4️⃣ Wan Animate 2.2 を実行
安定したキャラクターアニメーションフレームを生成します。
5️⃣ 出力をSeedVR2に渡す
ハードウェアに応じて2K／4Kにアップスケールします。
6️⃣ 最終動画を保存
プレビュー版と高品質版の両方を含みます。
🖼️ Qwen Image Edit FP8（Diffusionモデル、テキストエンコーダー、VAE）
これらはComfy-OrgのHugging Faceページにホストされています。
Diffusionモデル（qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors）:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensorsテキストエンコーダー（qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors）:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensorsVAE（qwen_image_vae.safetensors）:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/blob/main/split_files/vae/qwen_image_vae.safetensors
💃 Wan 2.2 Animate 14B FP8（Diffusionモデル、テキストエンコーダー、VAE）
コンポーネントは関連するコミュニティリポジトリに分散されています。
Diffusionモデル（Wan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors）:
https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/blob/main/Wan22Animate/Wan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensorsテキストエンコーダー（umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors）:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensorsVAE（wan2.2_vae.safetensors）:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/blob/main/split_files/vae/wan2.2_vae.safetensorsLightx2v : https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/Lightx2v
💾 SeedVR2 Diffusionモデル（FP8）
- Diffusionモデル（seedvr2_ema_3b_fp8_e4m3fn.safetensors）:
https://huggingface.co/numz/SeedVR2_comfyUI/blob/main/seedvr2_ema_3b_fp8_e4m3fn.safetensors
🧱 このワークフローが使いやすい理由
重い処理部分をサブグラフでラップしたため、200個もの絡まったノードをスクロールする必要がありません。
含まれるサブグラフ：
Wan Animateエンジン
Qwen-Editモジュール
SeedVR2アップスケーラー
VRAMクリーナー
解像度マネージャー
編集、デバッグ、ワークフローの拡張が非常に簡単で高速になります。
❤️ クレジット
FP8版Wan Animate：Kijai
Qwen-Edit：Comfy-Org
SeedVR2：ByteDance
コミュニティのテスト担当者および貢献者