🍥 Wan 2.2 (GGUF) [i2v / FFLF] + [t2v] Workflow
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このバージョンについて
モデル説明
⚠️9つのカスタムノードパックが必要です（下記リスト）
⚠️GGUF量子化されたWan2.2ベースモデルを使用（軽量または低VRAM向け）
⚠️低ステップ生成用にLightx2vディスティルLoRAを使用
⚠️サブグラフを使用
⚠️密なバックエンドノード処理
⚠️ComfyUIデスクトップ版でのみテスト済み
✅ UI中心のワークフロー
✅ 1つのワークフロー内でi2v/FFLFとt2vを切り替え可能
✅ 4～8ステップでの生成
✅ スパゲッティ化なし
✅ その他のユーティリティワークフローが付属
🍥こちらをクリック（CivitAI記事） でモデル/LoRAダウンロードリンク＋詳細ガイド
上記の動画には組み込みワークフローが含まれています。（動画をダウンロードし、ComfyUIにドラッグ＆ドロップ）
動画からワークフローを開くには ComfyUI-VideoHelpSuite カスタムノードが必要です。
⌨️使用方法：
t2v または i2v/FFLF モードを選択。
t2v：動画の解像度を調整
i2v：最初の画像ローダーに画像をドラッグ＆ドロップし、画像を手動で縮小するか、元の画像サイズを使用するように無効化
FFLF：i2vモードを有効にし、FFLFを有効にした上で、最初と二番目の画像ローダーに画像をドラッグ＆ドロップ。画像を手動で縮小するか、元の画像サイズを使用するように無効化（最初の画像のサイズが使用されます）
🍏プロンプトを編集／追加し、必要に応じて ✨LoRAを追加
⌚持續時間を調整するか、そのまま5秒に設定
- 🚶➡️総ステップ数と 👞分割ステップ数を設定（高速：4総／2分割、良質：6総／3分割、高質：8総／4分割）
🎲シードノードで「New Fixed Random」をクリック
動画を生成（▷RUN）
🎥プレビューで望みの動画が表示されるまで、ステップ4と5を繰り返す
同じ🎲シードを使用し、🛠️ポストプロセッシング以外の設定を変更せずに、🛠️ポストプロセッシングオプションを変更／編集し、再度動画を生成（▷RUN）してKSamplerをスキップ
生成された動画は出力フォルダに保存されます - 🗂️ComfyUI/Output
🌀新しい動画プロジェクトを開始するには、🛠️ポストプロセッシングをすべて無効化し、📺最終動画モードを🎥プレビューに設定
💡VRAMが少ない場合：
「ComfyUIアイコン」をクリックしてメニューを開く
「設定」へ移動
左側のバーで「Server-Config」へ移動
「Memory」までスクロール
「VRAM管理モード」オプションを探す
「lowvram」を選択
ComfyUIを再起動
📱ワークフローに含まれるもの：
GGUFモデルローダー
Sage Attention
LoRAスタッカー
WanNAG（CFGが1のときにネガティブプロンプトを強化）
FPSの自動入力（フレーム補間と速度に基づく）
ポストプロセッシング：
フレーム補間
モデルを使用したアップスケーラー
フレームトリミング
動画速度調整
手動FPS調整（自動FPS入力と速度調整を上書き）
動画シャープネス調整
ロゴ／ウォーターマーク追加
最終フレーム保存
フレーム選択
💽ダウンロードファイルに含まれるもの：
主なi2v/FFLF/t2vワークフロー
動画用ポストプロセッシング（補間なし動画）
動画マージャー／ジョイナー
簡易メガピクセル計算機
🧩カスタムノード：
（すべてのカスタムノードはカスタムノードマネージャーで利用可能）
ワークフローを開き、🧩マネージャーを開き、「Install Missing Custom Nodes」をクリック、すべてを選択してインストールし、ComfyUIを再起動。
ComfyUI-GGUF（カスタムノードマネージャーで手動で検索してインストールしてください。 「Install Missing Custom Nodes」に表示されない場合 ）
rgthree-comfy
ComfyUI-East-Use
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-VideoHelpSuite
ComfyUI-essentials
ComfyUI-Frame-Interpolation
ComfyUI-mxToolkit
WhiteRabbit
🪞追加ユーティリティカスタムノード：（必須ではありません）
- ComfyUI-Crystools（ComfyUIにリアルタイムグラフを追加し、CPU、GPU、RAM、VRAMの使用率を監視）
