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ComfyUIのWan2.2テンプレートワークフローを自分用にカスタマイズ

前回のComfyUIのインストール手順に引き続き、初心者向けのWan2.2セットアップ手順です。

ぼくは基本的にComfyUI公式テンプレートを使っているため、大して説明することもないのですが、一応下記のような変更をしています。

  • メモリ節約のためUnet Loaderでggufモデルを読み込むように変更
  • 高速化LoRAをデフォルトから評判の良いlightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensorsへ変更。
  • NSFW LoRAが追加できるようにLoRAローダー追加
  • 複数クリップ結合時に色が変わらないようColor Matchノードを追加
  • 最終フレーム保存用のLast Frame Extractorノードを追加

ということで、ドヤ顔で配布できるようなモンじゃないんですけど、参考までに見せてほしいと言われたので恥を忍んでアップしておきます。

20260205-wan22-workflow.zip
※I2V / FLF2V / UPSCALE の3つのワークフローを入れてあります

jsonファイルをComfyUIにドラッグ&ドロップすればすぐにワークフローが開けます。

赤くなったノードがある場合はカスタムノードが足りないというだけなので、ComfyUI Managerを起動→[Install Missing Custom Nodes]を選び、左上のチェックボックスを付けて全部インストールするだけでOK。

初心者が詰まるのはたぶんワークフロー云々、カスタムノード云々よりも、モデルファイルをどこでDLして、どこに配置すればいいの?というとこじゃないかな。そのへんは後述します。

公式テンプレートの使い方

説明するまでもない気もしますが、ComfyUIを起動し、左メニューの[テンプレート]をクリックするだけで膨大な量の公式ワークフローを使うことができます。

ComfyUI テンプレート一覧

左の[生成タイプ]で[ビデオ]を選び、検索欄に[Wan 2.2]とでも入れればWan2.2用の様々な公式テンプレートが表示されるため、好きなのを選んでクリックすれば良いです。

「Wan 2.2 14B画像からビデオ」がいわゆるI2V (Image to Video)で、下段の右から2番目の「Wan 2.2 14B最初-最後フレームからビデオ」がFLF2V (First-Last Frame to Video)です。

そして、ここからが公式テンプレートの素晴らしいところなのだけれど、開いた瞬間、「モデルが見つかりません」というダイアログが出て、その下に[ダウンロード]というボタンが現れるのです。

ここでポチポチと全部の[ダウンロード]ボタンを押すだけで必要なモデルやテキストエンコーダー、VAEなどをDLできます。

ただ、DLされるのはブラウザのダウンロードフォルダなので配置は自分でやらないといけない…。

配置場所もダイアログに書いてあるんですけど、はじめて見た人は面喰ってよく見えてないこともある。

ComfyUIのファイルの配置場所の基本

ComfyUI/models/diffusion_models
  … メインの画像生成モデル(Stable Diffusion / SDXL / FLUX / Wan など)

ComfyUI/models/checkpoints
  … Stable Diffusion系の統合モデル(.ckpt / .safetensors)

ComfyUI/models/vae
  … VAE(色味・質感・復号品質を左右)

ComfyUI/models/clip
  … テキストエンコーダー(CLIP / T5 / OpenCLIP)

ComfyUI/models/text_encoders
  … 新しい形式のテキストエンコーダー(SDXL / FLUX / Wan 系など)

ComfyUI/models/controlnet
  … ControlNet(ポーズ・線画・深度などの制御)

ComfyUI/models/loras
  … LoRA(キャラ・画風・衣装・表情などの追加学習)

ComfyUI/models/embeddings
  … Textual Inversion(トリガーワード系)

ComfyUI/models/upscale_models
  … アップスケーラー(Real-ESRGAN / 4x系)

ComfyUI/models/clip_vision
  … 画像用CLIP(IP-Adapter・Vision Encoder用)

ComfyUI/models/unet
  … UNet単体モデル(分離モデル構成用)

ComfyUI/models/custom_nodes
  … カスタムノード用

変更点1:Unet Loader

公式テンプレートのLoad modelsをバイパス(無効化)し、Unet Loaderに変更しています。

メインメモリ64GBあればなんとかデフォルトモデルでも動くんだけど、油断するとページングスワップがガリゴリ発生してSSDが死ぬのでメモリ節約大事。

配布元:
https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/tree/main/HighNoise
https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/tree/main/LowNoise
(Wan2.2は2.1と異なり、High/Lowの2つのモデルが必要)

配置場所:
ComfyUI/models/unet/

VRAM 12GBなら、Q5_K_SかQ5_K_Mくらいかなと思ってテキトーに選んでいます。

変更点2:lightx2v LoRAの変更

デフォルトの高速化LoRAだと少々動きが少ないため変更しています。

lightx2v LoRAの変更

配布元:
https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/Lightx2v

配置場所:
ComfyUI/models/loras/

SmoothMix2で指名されていたり、評判が良いので lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors を選んでいます。
これはHigh/Low共通。

強度もSmoothMix2でおすすめされていたHigh:3、Low:1.5にして試すことが多いです。じゃあSmoothMix2使えよって話ですが、個人的には個別にLoRAで微調整したいので、基本モデル+LoRAが安定かな?という判断。

変更点3: LoRAローダーの追加

LoRAローダーの追加

特に説明不要だと思うけど、NSFWな動画を作るにはLoRAが必須なので、ローダーを追加しているだけです。

参考までによく使うLoRA:
WAN 2.2 I2V - Handjob (One/Two handed)
WAN 2.2 Anime Cumshot Aesthetics
Penis Lora (+Blowjob, +Cumshot)
WAN General NSFW

変更点4: Color Matchノードの追加

Color Matchノードの追加

配布されているワークフローだと image_ref が1枚目の静止画に繋がっていることが多いのだけど、クリップを1→2→3と繋げていくと毎クリップごとの1枚目の色を参照することになり、結局色があわなくなるため、別途ノードを用意し、全クリップが共通で参照する画像を使うことで色を安定させています。

変更点5: 最終フレームの切り出し用

最終フレームの切り出し用

これも説明するまでもない気がするけど、複数クリップを繋げていく際、最後のフレームを切り出しておくと続きが作りやすいからですね。

ただ、実際は最終フレーム決め打ちだと使いづらい場合もあるので、別のソフトで任意のフレームを抽出して使うことも多いです。

アップスケール

RIFE-TensorRTについては「フレーム補間が16倍速くなるRIFE TensorRTを試してみた」を参照。

ここで使っている RealESRGAN_x2plus.pth は下記ページからDLして使っています。
https://openmodeldb.info/models/2x-realesrgan-x2plus

配置場所は ComfyUI/models/upscale_models

こだわる人は4倍アップスケールしてから、2分の1ダウンスケールしたりするみたいだけど、ぼくには違いがいまいちわからなかったので大人しく2倍アップスケールにしています。

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