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第10章
Wan2.2による動画生成

動画生成のワークフロー一式です。生成した動画も、そのままダウンロードできます。

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ワークフローの読み込み方

  1. 使いたいワークフローの ダウンロード を押して、.json ファイルを保存します。
  2. ComfyUI のキャンバスに、そのファイルをドラッグアンドドロップします。
  3. 赤枠のノードが出たときは、モデルが未配置か、ファイル名が違います。本書の「エラーの読み方」の節を参照してください。

モデル本体は配布していません。各章の手順に従って、配布元からダウンロードしてください。

10-4 テキストから動画を生成する

wan22_t2v.json テキストから動画を生成します(T2V)。
ダウンロード
wan22_t2v.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
t2v_fox_00001_.mp4 / t2v_fox_nolora_00001_.mp4 T2Vの生成結果。高速化LoRAあり・なしの比較用です。

10-5 画像から動画を生成する

wan22_i2v.json 1枚の画像から動画を生成します(I2V)。
ダウンロード
wan22_i2v.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
char_start.png 開始フレームに使うキャラクター画像。以降の節でも使い続けます。
開始フレームに使うキャラクター画像。以降の節でも使い続けます。
char_start.pngダウンロード
i2v_char_00001_.mp4 I2Vの生成結果。
i2v_char_00001_.mp4ダウンロード

10-6 2枚の画像から動画を生成する

wan22_flf2v.json 開始フレームと終了フレームの2枚から動画を生成します(FLF2V)。
ダウンロード
wan22_flf2v.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
char_end.png 終了フレーム用のキャラクター画像。
終了フレーム用のキャラクター画像。
char_end.pngダウンロード
flf2v_char_00001_.mp4 FLF2Vの生成結果。
flf2v_char_00001_.mp4ダウンロード

10-7 InfiniteTalkでリップシンク

voice_sample.flac リップシンク用の音声ファイル。自分で録音したものでも構いません。
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infinitetalk_i2v.json 1枚の画像と音声から、口の動きが同期した動画を生成します。
ダウンロード
infinitetalk_i2v.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
infinitetalk_v2v.json 生成済みの動画に、後から口の動きを合成します(V2V)。
ダウンロード
infinitetalk_v2v.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
i2v_char.mp4 V2Vの入力に使うI2V動画。
i2v_char.mp4ダウンロード
infinitetalk_i2v_00001_.mp4 / infinitetalk_v2v_00001_.mp4 I2VとV2Vの生成結果。

10-8 動画の動きをキャラクターに転写する

ref_dance.mp4 4モデル共通の手本動画。T2Vで生成したものです。
ref_dance.mp4ダウンロード
mt_animate.json Wan2.2 Animate。動きと表情を複製します。
ダウンロード
mt_animate.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
mt_steadydancer.json Steady Dancer。キャラクター画像の保持を重視します。
ダウンロード
mt_steadydancer.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
mt_onetoall.json One-to-All Animation。構図がずれていても転写できます。
ダウンロード
mt_onetoall.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
mt_scail2.json SCAIL-2。骨格抽出なしで動かせます。本書の推奨です。
ダウンロード
mt_scail2.json のワークフロー画面
ワークフローの画面ダウンロード
char_face.png 顔だけを切り出したキャラクター画像(One-to-Allの検証用)。
顔だけを切り出したキャラクター画像(One-to-Allの検証用)。
char_face.pngダウンロード
4モデルの生成結果 同じ手本動画・同じキャラクター画像で生成した動画。

本書の画像(17枚)

本書に載せた図解・比較画像・画面の写真を、元の解像度で置いています。紙面では読み取りにくい細部を確認したいときにお使いください。サムネイルを押すと拡大表示します。拡大画面で画像を押すと原寸になります。

wan22_t2v_frames.png 10-4 T2Vの生成フレーム / 2680×732px
10-4 T2Vの生成フレーム / 2680×732px
wan22_t2v_frames.pngダウンロード
wan22_t2v_nolora_compare.png 10-4 高速化LoRAあり・なしの比較 / 1192×652px
10-4 高速化LoRAあり・なしの比較 / 1192×652px
wan22_t2v_nolora_compare.pngダウンロード
wan22_i2v_frames.png 10-5 I2Vの生成フレーム / 2108×732px
10-5 I2Vの生成フレーム / 2108×732px
wan22_i2v_frames.pngダウンロード
wan22_flf2v_frames.png 10-6 FLF2Vの生成フレーム / 2108×732px
10-6 FLF2Vの生成フレーム / 2108×732px
wan22_flf2v_frames.pngダウンロード
wan22_flf2v_inputs.png 10-6 開始フレームと終了フレーム / 942×652px
10-6 開始フレームと終了フレーム / 942×652px
wan22_flf2v_inputs.pngダウンロード
infinitetalk_i2v_frames.png 10-7 リップシンクの生成フレーム / 2088×732px
10-7 リップシンクの生成フレーム / 2088×732px
infinitetalk_i2v_frames.pngダウンロード
infinitetalk_mouth_frames.png 10-7 口元のフレームを時系列で並べた図 / 2544×532px
10-7 口元のフレームを時系列で並べた図 / 2544×532px
infinitetalk_mouth_frames.pngダウンロード
infinitetalk_v2v_compare.png 10-7 V2Vの前後比較 / 1104×572px
10-7 V2Vの前後比較 / 1104×572px
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mt_animate_frames.png 10-8 Wan2.2 Animateの生成フレーム / 2040×732px
10-8 Wan2.2 Animateの生成フレーム / 2040×732px
mt_animate_frames.pngダウンロード
mt_steadydancer_frames.png 10-8 Steady Dancerの生成フレーム / 2040×732px
10-8 Steady Dancerの生成フレーム / 2040×732px
mt_steadydancer_frames.pngダウンロード
mt_onetoall_frames.png 10-8 One-to-All Animationの生成フレーム / 2040×732px
10-8 One-to-All Animationの生成フレーム / 2040×732px
mt_onetoall_frames.pngダウンロード
mt_onetoall_face_frames.png 10-8 顔だけの画像から補完させた結果 / 1332×640px
10-8 顔だけの画像から補完させた結果 / 1332×640px
mt_onetoall_face_frames.pngダウンロード
mt_scail2_frames.png 10-8 SCAIL-2の生成フレーム / 2040×732px
10-8 SCAIL-2の生成フレーム / 2040×732px
mt_scail2_frames.pngダウンロード
ref_dance_frames.png 10-8 手本動画のフレーム / 2040×732px
10-8 手本動画のフレーム / 2040×732px
ref_dance_frames.pngダウンロード
motion_transfer_compare.png 10-8 4モデルの比較 / 2094×612px
10-8 4モデルの比較 / 2094×612px
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video_goal.png 10-1 本章で作るものの全体像 / 2400×646px
10-1 本章で作るものの全体像 / 2400×646px
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video_mechanism.png 10-1 動画生成の仕組み(図解) / 1680×940px
10-1 動画生成の仕組み(図解) / 1680×940px
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