WAN2.2 I2V GGUF NSFW (8GB VRAM / 32GB RAM) WORKFLOW
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このバージョンについて
モデル説明
VRAMが少ない人のためのGOONINGワークフロー！
VRAMが少ない私と同じ状況の方へ、このワークフローはあなた向けです！8GBのVRAMと32GBのRAMだけでNSFW動画を生成できます。さらに、より小さなGGUFモデルを使用すれば、さらに低いスペックでも可能かもしれません。すべての設定はComfyUIワークフロー内にノートとして記載されていますが、ここでも改めて説明します。
ステップ1 - モデル
WAN2.2 I2V A14B GGUF:
WAN GGUFまたはSMOOTH MIX WAN GGUFモデルをunetフォルダに配置してください。
8GB VRAMにはQ5_K_Mを推奨します。VRAMが少ない場合はより小さなバージョン、多い場合はより大きなバージョンをダウンロードしてください。
Text encoder GGUF:
8GB VRAMにはQ5_K_Mを推奨します。VRAMが少ない場合はより小さなバージョン、多い場合はより大きなバージョンをダウンロードしてください。
VAE:
CLIP VISION:
ステップ2 - LoRAs
LoRAs:
!! SMOOTHMIX WANと併用しないでください！SMOOTHMIXにはすでにLIGHTX2Vが組み込まれています！！
このLoRAは生成時間を大幅に短縮します。このLoRAを削除することは推奨しません。
すべてをカバーする汎用NSFW LoRAです。HIGHとLOWの両方をダウンロードすることを忘れないでください。このLoRAは他のLoRAと併用できますが、すべてのLoRAが良好に動作するとは限りません。テストが必要です。
さらにLoRAを追加したい場合は、自由に追加してください！
ステップ3 - 画像とプロンプト
スタート画像:
画像のアスペクト比は動画生成のアスペクト比と一致させる必要があります。たとえば、16:9の画像を使用する場合、生成アスペクト比も16:9にしてください。そうでないと、不自然な結果が発生する可能性があります。
エンド画像:
エンド画像は選択してCTRL+Bを押すことで無効化できます。スタート画像をエンド画像として使用することは推奨しません。動きが大幅に減少するためです。ただし、自由に試して構いません。
プロンプト:
使用しているLoRAのためのより多くのプロンプトやキーワードについては、CIVITAIの生成例を参照してください。ネガティブプロンプトについては、最適なものがわかりません。中国語？英語？キーワードを少なく？多く？全くわかりません。
ステップ4 - WANプロセス
ステップ数（!重要!）:
WAN2.2 14B I2Vを使用する場合、LIGHTX2V LoRAを用いると合計ステップ数は4です。SMOOTH MIX WANを使用する場合、LIGHTX2V LoRAなしで合計ステップ数は6です。KSamplerのステップ数を両方変更することを忘れないでください。
動画サイズと長さ:
寸法は32で割り切れる必要があります！テスト用の高速生成には以下のサイズをお勧めします：
- 512 x 512（正方形）
- 480 x 864（9:16）
- 864 x 480（16:9）
最終レンダリングでは、私のマシン（8GB VRAM / 32GB RAM）で可能なサイズは以下の通りです：
- 864 x 864（正方形）
- 576 x 1024（9:16）
- 1024 x 576（16:9）
長さ:
5秒間で81フレーム。このワークフローでは、それより長くまたは短くすることは推奨しません。ただし、どうしても必要であれば、フレーム数は16で割り切れる数＋1でなければなりません。
KSampler:
テスト結果に満足して、より高い解像度で生成したい場合は、noise_seedの生成を"randomize"から"fixed"に変更してください。それ以外の設定については、不明な場合はそのままにしておいてください。
ステップ5.1 & 6 - アップスケールとフレーム補間
出力テスト中はこれらの機能を無効化してください（CTRL+B）
アップスケール:
このモデルはアニメ画像/動画に非常に適しています。他のモデルも自由に試してください。
フレーム補間
無料でFPSを向上できます！結果が気に入らない場合は、フレーム補間を無効化して、アップスケール済みの動画をそのまま保存してください。