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# ComfyUI Wan2.1 動画生成のサンプル

> 「このガイドでは、ComfyUI で Wan2.1 Video を使用して動画の最初と最後のフレームを生成する方法を紹介します」

Wan2.1 Video シリーズは、アリババ社が 2025 年 2 月に [Apache 2.0 ライセンス](https://github.com/Wan-Video/Wan2.1?tab=Apache-2.0-1-ov-file) の下でオープンソース化した動画生成モデルです。\
このモデルには以下の 2 つのバージョンがあります：

* 14B（140 億パラメータ）
* 1.3B（13 億パラメータ）\
  テキストから動画への生成（T2V）や画像から動画への生成（I2V）など、複数のタスクに対応しています。\
  このモデルは既存のオープンソースモデルを性能面で上回るだけでなく、特に軽量版はわずか 8GB の VRAM で実行可能であり、導入ハードルを大幅に低減しています。

<video controls>
  <source src="https://github.com/user-attachments/assets/4aca6063-60bf-4953-bfb7-e265053f49ef" type="video/mp4" />
</video>

* [Wan2.1 コードリポジトリ](https://github.com/Wan-Video/Wan2.1)
* [Wan2.1 モデルリポジトリ](https://huggingface.co/Wan-AI)

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ローカルユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
      テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

      ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

      1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
      2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
    </Tab>

    <Tab title="クラウドユーザー">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## Wan2.1 ComfyUI ネイティブワークフローのサンプル

<Tip>
  サンプルを開始する前に、ComfyUI を最新版に更新し、ネイティブな Wan Video 対応が有効になっていることを確認してください。
</Tip>

## モデルのインストール

このガイドで言及されるすべてのモデルは、[こちら](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files) から入手できます。以下は、このガイドの例で必要となる一般的なモデルで、事前にダウンロードできます：

**Text encoders** からいずれか 1 つのバージョンを選択してダウンロードしてください：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="umt5_xxl_fp16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors?download=true">
    FP16精度のテキストエンコーダー。`ComfyUI/models/text_encoders/` に配置してください。
  </Card>

  <Card title="umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true">
    FP8スケーリング済みテキストエンコーダー。`ComfyUI/models/text_encoders/` に配置してください。
  </Card>
</CardGroup>

**VAE**

<Card title="wan_2.1_vae.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors?download=true">
  Wan2.1 VAE モデル。`ComfyUI/models/vae/` に配置してください。
</Card>

**CLIP Vision**

<Card title="clip_vision_h.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors?download=true">
  画像条件付け用の CLIP Vision モデル。`ComfyUI/models/clip_vision/` に配置してください。
</Card>

ファイルの保存先：

```
ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── ... (download per workflow below)
│   ├── text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── vae/
│   │   └── wan_2.1_vae.safetensors
│   └── clip_vision/
│       └── clip_vision_h.safetensors
```

<Note>
  diffusion モデルについては、このガイドでは fp16 精度のモデルを使用します。bf16 バージョンよりも性能が優れているためです。他の精度のバージョンが必要な場合は、[こちら](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/diffusion_models) からダウンロードしてください。
</Note>

## Wan2.1 テキストから動画へのワークフロー (1.3B)

<h3 id="text_to_video_wan">
  Wan 2.1 テキストから動画へ
</h3>

Wan 2.1 を使用してテキストプロンプトからビデオを生成します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/text_to_video_wan-1.webp" alt="Wan 2.1 テキストから動画ワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=text_to_video_wan&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=wan-video">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/text_to_video_wan.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Wan 2.1 Text to Video」を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

### モデルのダウンロード

<Card title="wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors?download=true">
  Wan2.1 テキストから動画生成用の拡散モデルです。<code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code> に配置してください。
</Card>

> 他の t2v 精度バージョンが必要な場合は、[こちら](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/diffusion_models) からダウンロードしてください。

### 実行手順

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-wan3-30off-promo/-sZVNhGtwwXlgXxz/images/tutorial/video/wan/wan2.1_t2v_1.3b_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=-sZVNhGtwwXlgXxz&q=85&s=e6ec70574e6609df1ca6a4ed44c280d9" alt="ComfyUI Wan2.1 ワークフローの手順" width="1901" height="1616" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2.1_t2v_1.3b_flow_diagram.jpg" />

1. `Load Diffusion Model` ノードが `wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認してください。
2. `Load CLIP` ノードが `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認してください。
3. `Load VAE` ノードが `wan_2.1_vae.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認してください。
4. (任意) 必要に応じて、`EmptyHunyuanLatentVideo` ノードでビデオのサイズを変更できます。
5. (任意) プロンプト（ポジティブとネガティブ）を変更する必要がある場合は、番号 `5` の `CLIP Text Encoder` ノードで変更してください。
6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してビデオ生成を実行してください。

## Wan2.1 画像から動画へのワークフロー（14B）

**Wan Videoは480Pモデルと720Pモデルを分けているため**、このガイドでは両方の解像度の例を紹介する必要があります。異なるモデルを使用するだけでなく、パラメータにもわずかな違いがあります。

### 480Pバージョン

<h3 id="image_to_video_wan">
  Wan 2.1 画像から動画へ
</h3>

Wan 2.1を使用して画像からビデオを生成します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/image_to_video_wan-1.webp" alt="Wan 2.1 画像から動画へのワークフロープレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloudで実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_to_video_wan&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=wan-video">
    Comfy Cloudで開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_to_video_wan.json">
    JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Wan 2.1 Image to Video"を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

対応する`LoadImage`ノードにこのファイルをアップロードしてください：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="image_to_video_wan_start_image.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/image_to_video_wan_start_image.png">
    `LoadImage`ノード52 · `image_to_video_wan_start_image.png`
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/image_to_video_wan_start_image.png" alt="image_to_video_wan_start_image.png" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

#### モデルのダウンロード

<Card title="wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors?download=true">
  Wan2.1 I2V 480P用の拡散モデル。<code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>に配置してください。
</Card>

#### 実行手順

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-wan3-30off-promo/-sZVNhGtwwXlgXxz/images/tutorial/video/wan/wan2.1_i2v_14b_480p_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=-sZVNhGtwwXlgXxz&q=85&s=606e47079ee1f8d263fd70e394234f4e" alt="ComfyUI Wan2.1のワークフロー手順" width="2318" height="1616" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2.1_i2v_14b_480p_flow_diagram.jpg" />

1. `Load Diffusion Model`ノードが`wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
2. `Load CLIP`ノードが`umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
3. `Load VAE`ノードが`wan_2.1_vae.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
4. `Load CLIP Vision`ノードが`clip_vision_h.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
5. `Load Image`ノードに提供された入力画像をアップロードしてください
6. （任意）`CLIP Text Encoder`ノードに生成したいビデオの説明コンテンツを入力してください
7. （任意）必要に応じて`WanImageToVideo`ノードでビデオのサイズを変更できます
8. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用してビデオ生成を実行してください

### 720Pバージョン

![Wan2.1 画像から動画へのワークフロー 14B 720P](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/wan2.1/wan2.1_i2v_14b_720P.webp)

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloudで実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_to_video_wan&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=wan-video">
    Comfy Cloudで開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/wan2.1/wan2.1_i2v_14b_720P.webp">
    ワークフロー画像をダウンロードしてComfyUIにドラッグすると、ワークフローを読み込めます
  </Card>
</CardGroup>

<Card title="入力画像" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/wan2.1/input/magician.png">
  デフォルトの入力画像をダウンロードするか、ご自身の画像を使用してください。
</Card>

#### モデルのダウンロード

<Card title="wan2.1_i2v_720p_14B_fp16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_i2v_720p_14B_fp16.safetensors?download=true">
  Wan2.1 I2V 720P用の拡散モデル。<code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>に配置してください。
</Card>

#### 実行手順

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-wan3-30off-promo/-sZVNhGtwwXlgXxz/images/tutorial/video/wan/wan2.1_i2v_14b_720p_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=-sZVNhGtwwXlgXxz&q=85&s=6357fa669898239c29043744af5e24f6" alt="ComfyUI Wan2.1のワークフロー手順" width="2318" height="1548" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2.1_i2v_14b_720p_flow_diagram.jpg" />

1. `Load Diffusion Model`ノードが`wan2.1_i2v_720p_14B_fp16.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
2. `Load CLIP`ノードが`umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
3. `Load VAE`ノードが`wan_2.1_vae.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
4. `Load CLIP Vision`ノードが`clip_vision_h.safetensors`モデルを読み込んでいることを確認してください
5. `Load Image`ノードに提供された入力画像をアップロードしてください
6. （任意）`CLIP Text Encoder`ノードに生成したいビデオの説明コンテンツを入力してください
7. （任意）必要に応じて`WanImageToVideo`ノードでビデオのサイズを変更できます
8. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用してビデオ生成を実行してください