WAN 2.2 GGUF/start end frame/t2v/i2v 8gb/10 seconds to 4 minutes workflow
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モデル説明
WAN 2.2 – フレーム開始から終了までのシネマティックワークフロー（ラジアル/スパースセージアテンションパッチ付き）
バックループなしの超安定10秒動画
完全なWindowsガイド（Triton • SpargeAttn • RadialAttn）
実行環境要件：
Windows • Python 3.10–3.11 • RTX 4060 Ti 8GB 以上
ComfyUI バージョン： 0.3.6+
WAN バージョン： WAN 2.2 GGUF (VAC + CLIP) / ご希望のモデルに切り替えることができます
⭐ このワークフローの機能
このプロジェクトは、以下の特徴を持つ完全に安定した10秒動画を生成します：
ピンポン効果なし
フレーム崩壊なし
モーフィングアーチファクトなし
完全な開始→終了補間
フルワールドスペースモーション（ピクセルモーフィングではない）
高い時間的安定性
シネマティックなカメラ移動
オプション：フィルムVFIスローモーション
オプション：x4アップスケール＋シャープネス
デフォルトのWANや標準的なサンプラーとは異なり、このバージョンは：
SparseSageAttn + RadialAttn
を使用して、WANのアテンションウィンドウを約80フレームから161フレーム以上に拡張します。
これにより、WANは完全な10秒間を一貫したシーンとしてレンダリング可能になります。
⭐ 機能
真の開始フレームから終了フレームまでのワールド構築
SD3「Shift」パラメータ（推奨：10秒クリップには50）
開始フレーム＋終了フレームのサポート（24の完全制御シーン）
画像から動画、テキストから動画の両方に対応
スムーズなシネマティックな動き
フィルムグレイン、モヤ、モノクロ安定性
オプション：ClearReality x4 アップスケール
オプション：シャープネス処理
8GB GPUと互換性あり
🔧 インストール（Windows）
ステップ1 — Windows用 Triton のインストール
WAN 2.2 + RadialAttn には Triton が必要です。
正しいWindows用wheelをこちらからダウンロードしてください：
https://github.com/woct0rdho/triton-windows/releases
あなたのvenv内にインストールしてください。
ステップ2 — SparseSageAttn のインストール
Windows用wheelをこちらからダウンロードしてください：
https://github.com/woct0rdho/SpargeAttn/releases
あなたのvenv内にインストールしてください。
ステップ3 — RadialAttn ノードのインストール
こちらからダウンロードしてください：
https://github.com/woct0rdho/ComfyUI-RadialAttn
ComfyUIのcustom_nodesフォルダに配置してください。
ステップ4 — ComfyUI を再起動
Sparse / Radial Attn が正しく読み込まれると、起動ログに次のように表示されます：
“Using sparse_sage_attn as block_sparse_sage2_attn_cuda”
これでパッチが有効になります。
📸 ワークフローの動作原理
1. Shiftノード（SD3スタイルの条件付け）
SHIFTを増やすと、WANに次のように指示されます：
「時間経過とともにシーンを物理的に一貫性を持って維持してください。」
1秒あたりの推奨値：
SHIFT = 秒数 × 5
→ 10秒の場合：SHIFT = 50
これにより、全体のワールドモーションが安定します。
2. 開始フレームから終了フレームまでのサンプラー
以下のものを取り込みます：
開始フレーム（画像A）
終了フレーム（画像B）
そして、161フレームにわたる滑らかなワールドスペース補間を生成します。
アテンションパッチにより、WANの時間的メモリが拡張され、ピンポン効果が発生しなくなります。
3. FILM VFI（オプション）
有効にすると、FPSを滑らかに2倍または4倍に増加させます。
ベースラインレンダリング後に使用してください。
4. アップスケール（オプション）
- アップスケールモデル = ClearReality x4
⭐ 重要なヒント
8GB GPU向け：
VFIの後にアップスケールを実行
VRAMの過負荷を避けるためテスト中はアップスケールを無効にしてください（アップスケール＋シャープネスをグループトグルで隠してください）
🎥 ワークフローの使い方
1. 開始画像と終了画像を読み込む
各シーンに1組（A → B）を使用してください。
2. シネマティックなプロンプトを入力
プロンプトの例：
「動画は霧のかかったドイツの森から始まる。カメラは泥だらけの小道に沿ってゆっくりと前進する。モーフィングは一切ない。これは連続した世界である。動画の最後には、カメラは放棄された村に到達し、同じシネマティックなモノクロスタイルを維持する。」
3. SHIFT = 50 を設定
（10秒用）
4. 開始→終了フレームをレンダリング
WANは161フレームの完全なモーションを直接生成します。
5. オプション：FILM VFIを有効にする
スローモーション／より滑らかな動きのために。例：WAN 2.2は16fpsでトレーニングされているため、VFI x2を設定して出力を32fpsに、VFI x4を設定して出力を64fpsにします。
6. オプション：アップスケール＆シャープネスを有効にする
最大の明瞭さを得るために。
⭐ 設定に困ったら
この説明文全体をコピーしてChatGPTに貼り付け、次のように聞いてください：
「上記で説明されているWAN 2.2 開始フレームから終了フレームまでのワークフローを、Triton、SparseSageAttn、RadialAttn、SD3 SHIFT=50、デュアルKSampler、およびオプションのアップスケール／シャープネスのセクションを含めて、完全に再現したいです。
ComfyUIでこのワークフローをステップバイステップで再構築する手助けをしてください。」
すると、ChatGPTが手順をガイドしてくれます。
🏁 最終的な注意点
このワークフローは以下の用途に最適です：
シネマティックな移動撮影
ワールドビルディング
安定した長時間シーケンス
シーン間の物語展開
アーチファクトを最小限に抑え、一貫した動きを実現
SHIFT、開始→終了フレーム、アテンションパッチの組み合わせが、ループなしの真の10秒シーンを可能にします。
ボーナスヒント：
「終了フレーム抽出器」の出力を次のシーンの「開始画像」入力に接続することで、複数のシーンを1つの連続した映画に連結できます。これにより、画像を手動で再読み込みすることなく、完全に滑らかなトランジションが実現できます。