Wan VACE Clip Joiner - Lightweight Edition

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モデル説明

ComfyUI Wan VACE 動画結合ツール - 軽量版

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このワークフローは、Wan VACE を使用して、動画クリップ間の不自然な動きの遷移を滑らかにします。クリップの開始または終了部分にノイズのあるフレームがある場合、この手法でそれらを除去することも可能です。

機能概要

これは、VACE を使用して2つの動画を最小限の手間で素早く結合することを目的とした、軽量で(ほぼ)カスタムノードを必要としない ComfyUI ワークフローです。一時ファイルやループ・バッチカウンターは一切不要です。動画を読み込んで「実行」をクリックするだけです。

大量のクリップを自動で結合したい場合、色や明るさのアーチファクトの軽減、最適化オプションが必要な場合は、代わりにフルワークフローをご利用ください。

依存関係

このワークフローを実行するには、私の ComfyUI-Wan-VACE-Prep カスタムノードが必要です。このノードは、複雑でごちゃごちゃしたワークフローの数式処理を大幅に簡略化し、この軽量版の実現を可能にしています。

ComfyUI Manager で Wan VACE Prep を検索するか、ワークフローを読み込んだ後に Manager の Missing タブを確認してください。

このカスタムノードは非常に軽量で依存関係がなく、システムに影響を与える可能性は極めて低いです(もしそれが心配であれば)。

このワークフローおよびカスタムノードは Nodes 2.0 UI ではテストしていません。

設定とモデル

このワークフローを実行するには、以下のモデルのいずれかを組み合わせて必要とします。すでに述べた通り、適切に設定しない限り、このワークフローは正しく動作しません。おそらく、既にご自身のシステムで安定して動作する Wan 動画生成ワークフローをお持ちでしょう。このワークフローも、その生成ワークフローと同様に設定する必要があります。Sampler サブグラフには KSampler ノードとモデル読み込みノードが含まれています。ご自身の環境に合うように自由に調整してください。システムが対応している場合は、sageattention および torch compile ノードを有効にしてください。すべてのサブグラフの入力・出力が正しくデータをやり取りしていることを確認し、特に読み込む拡散モデルが Wan2.2 Fun VACE または Wan2.1 VACE のいずれかであることが重要です。GGUF ファイルは問題なく動作しますが、VACE 以外のモデルは動作しません。

問題解決

  • 「tensor a のサイズが、非単一次元の dimension 1 で tensor b のサイズと一致しません」 - 入力動画の両方の次元が 16 で割り切れるか確認し、そうでない場合は変更してください。ちなみに、1080 は 16 で割り切れません!

  • 明るさ・色調の変化 - VACE は生成されるクリップの明るさや彩度に影響を与えることがあります。この傾向を回避する方法は不明で、残念ながらモデルに組み込まれている可能性が高いです。lightx2v speed LoRA を無効にすると改善することがあります。また、このワークフローで使用する LoRA とその強度を、クリップ生成時に使用したものと完全に一致させることも有効です。一部のユーザーは、このワークフローの出力前に色調一致ノードを使用することで成功したと報告しています。ただし、解決策はケースバイケースである可能性が高いです。私が最も一貫して効果的だと感じた対策は、このワークフローの後にフレームレートを 30 または 60 fps まで補間することです。補間により、色調の変化が目に付きにくくなります。色調のずれ自体は残りますが、16フレームではなく60フレームに分散されるため、人間の目には急激な変化として認識されにくくなります。

  • フレームレートについて - Wan モデルは 16 fps で訓練されています。したがって、入力動画のフレームレートがそれより高い場合、最適な結果を得られない可能性があります。少なくとも、VACE と同じ効果を得るには、フレームレートが 16 fps を超える分だけ、コンテキストフレームと置換フレームの数を増やす必要があります。このワークフローで処理する際は、入力を 16 fps に強制的に変更し、その後、目的のフレームレートに再補間することをお勧めします。

  • ワークフローが動作しない場合は、ComfyUI を更新して再試行してください。ComfyUI を更新したくない場合は、お手伝いできません。同じスタート地点から作業する必要があります。

  • ご不明点や問題がある場合は、GitHub でイシューをオープンしてください。これが私と直接連絡を取る最も直接的な方法です。事前に準備したい場合は、失敗した実行時のコンソールログ全体をイシューに貼り付けてください。

このモデルで生成された画像

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