Grumpy Carebear's Movie Maker 2 - WAN2.2 i2v long videos
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このバージョンについて
モデル説明
WAN2.2 マルチセグメント動画生成ツール（初心者向けに簡略化しましたが、マスターにも十分強い）
アップデート – 2025年11月17日 16:28 PDT
バージョン2を完全に一から再構築しました。すべてが（私のテストでは）完璧に動作しています。たぶん皆さんがどこでミスったか教えてくれるでしょう。さあ、始めましょう。
これらのComfyUIワークフローは、誰かがスパゲッティをマザーボードにぶちまけたように見えませんか？
どこをクリックすればいい？どのノブを回せばいい？なぜ一つの設定を触ったらすべてが壊れたんですか？
CoyotteのMoviemakerを数日間使い込んでみたところ（私より賢い人なら本当に素晴らしいツールです）——私はもっとずっとシンプルなものが欲しくなりました。たとえ間違って古の神を呼び出さなくても使えるようなものです。
このワークフローが、まさにそれです。
そして、今やあなたにとっても「あなたのワークフロー」になります。
このワークフローの機能
このプロジェクトは、4セグメントのWAN2.2動画を生成します。各セグメントにはそれぞれ：
プロンプト
ネガティブプロンプト
LoRAスタック
WAN2.2モーション設定
ステップ数 / CFG / サンプラー
動画長さ
補間設定
が独立して設定可能です。
各セグメントは小さな動画となります。
4つすべては補間され、統合され、ComfyUI内だけで自動的に1つの連続した最終MP4に結合されます。外部スクリプトは一切不要です。
インストール後は、使い方が極めて簡単です。見た目だけ怖いんです。
ワークフローの動作方法（英語で説明）
あなたが提供するのは：
1枚の開始画像
最大4つのプロンプト（緑の箱を探してください）
パイプラインは次のように動作します：
JoyCaptionで開始画像を分析
LoraManagerでLoRAのトリガー単語を抽出
統合されたテキストプロンプトを構築
WAN2.2を実行して動画セグメントを生成
動画をフレームに変換
RIFEで補間し、滑らかな動きを実現
フレームを内部の蓄積器に追加
上記のプロセスを4回繰り返す
最後に、すべての蓄積フレームをVideoCombineに投入
1つの完成した統合動画が得られる
（オプション）その後でアップスケールやオーディオレイヤーを追加可能
パープル系のノード = 調整可能だがオプション
レッドのノード = モデルローダー — 上級者向けのみ
ブラックのノード = 痛みを楽しむ人以外は触らないで
LoraManagerの使い方（超簡単）
ComfyUI ManagerでLoraManagerをインストール
以下を開く：
http://YOUR-IP:8188/loras
LoRAのインデクシングを待つ（1分程度かかる）
LoRAを選択してマウスを乗せると、小さなSend（送信）矢印が表示される
どのLoRAローダーに送るか選択
ComfyUIに戻ると、即座に反映される
以下が表示される：
トリガー単語
効果強度のスライダー
使いたくないトリガー単語をクリックして非選択にできる
ワークフローは自動的にこれらのトリガー単語をプロンプトに組み込みます。
ワークフローの実際の使い方
1. ワークフローを読み込む
ComfyUIで.jsonファイルを開く。
2. 欠けているノードをインストール
ComfyUI Manager → インストールされていないノードをインストール
再起動。
3. 欠けているモデルをインストール
ComfyUI Manager → モデルマネージャー
フィルター：ワークフロー内 → すべてをインストール。
4. 開始画像を設定
開始画像ブロックを探す。
5. 4つのプロンプトを入力
再び緑の箱。
6. セグメント長さを調整（オプション）
各セグメントは異なる長さに設定可能。
7. 実行
ループの最後で、ワークフローは自動的に以下のものを生成：
4つのWAN2.2セグメント
4つの補間フレームバッチ
1つの連続した統合MP4
RTX 5090では、16秒の動画生成に約23分かかります。
より弱いGPUでは、以下を検討：
JoyCaptionの設定を落とす
各セグメントを最大3〜4秒に抑える
解像度やステップ数を下げる
必須ノード
すべてComfyUI Managerでインストール：
ComfyUI-Easy-Use（ループ、バッチ処理）
VideoHelperSuite（動画出力）
Frame-Interpolation (RIFE)
Impact Pack
ComfyUI-Essentials
TripleK Sampler + WAN2.2 モーションモデル
LoraManager（オプションだが強く推奨）
JoyCaptionとLoraManagerは既にワークフローに組み込まれています。
最良の結果を得るためのヒント
セグメントが気に入らなければ、そこで止める——悪いベースをアップスケールするのは無駄。
最初に「作業中」動画のプレビューを確認。
LoRAは賢く使う——12個積み重ねるより、1つずつセグメントに割り当てる方が効果的。
WAN2.2のモーションLoRAは全体を変える可能性あり——セグメントごとに試行錯誤。
弱いGPUでは、JoyCaptionの設定を大幅に下げること。
アンスロポモルフィックコンテンツでは、セグメントごとにキャラクターLoRAとポーズLoRAを組み合わせると、驚異的な連続性が得られる。
インストールのまとめ（真の初心者向け）
ComfyUIをインストール
ComfyUI Managerをインストール
このワークフローを読み込む
Manager → インストールされていないノードをインストール
ComfyUIを再起動
Manager → モデルマネージャー → 「ワークフロー内」でフィルター
すべてをインストール
再起動
画像を読み込み、プロンプトを入力して実行
これで終わり。スクリプトもPythonもffmpegもLinuxも不要。
最終的な意見
このワークフローがひどいなら、教えてください——これが私の初めての公開ワークフローで、本当に改善したいと思っています。
気に入ってもらえたり、何か素敵な作品を作れる手助けになれば、それもすごく嬉しいです。
楽しいムービーメイキングを！