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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)。
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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。
LoRAあり LoRAなし

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)。
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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。
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i2v_char_00001_.mp4 I2Vの生成結果。
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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)。
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char_end.png 終了フレーム用のキャラクター画像。
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flf2v_char_00001_.mp4 FLF2Vの生成結果。
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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。
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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)。
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i2v_char.mp4 V2Vの入力に使うI2V動画。
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infinitetalk_i2v_00001_.mp4 / infinitetalk_v2v_00001_.mp4 I2VとV2Vの生成結果。
I2V V2V

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。
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mt_animate.json Wan2.2 Animate。動きと表情を複製します。
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mt_steadydancer.json Steady Dancer。キャラクター画像の保持を重視します。
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mt_onetoall.json One-to-All Animation。構図がずれていても転写できます。
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mt_scail2.json SCAIL-2。骨格抽出なしで動かせます。本書の推奨です。
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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)。
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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。
Animate Steady One-to-All SCAIL-2 顔のみ
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