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# ComfyUI Wan2.2 Fun Control 動画生成例

> この記事では、ComfyUI を使用して Wan2.2 Fun Control により制御動画を用いた動画生成を行う方法について紹介します。

**Wan2.2-Fun-Control** は、Alibaba PAI チームによってリリースされた次世代の動画生成・制御モデルです。革新的な Control Codes 機制を導入し、深層学習とマルチモーダル条件入力を組み合わせることで、预设された制御条件に準拠した高品質な動画を生成できます。本モデルは **Apache 2.0 ライセンス** でリリースされており、商用利用も可能です。

**主な機能**:

* **マルチモーダル制御**: **Canny（線画）**、**Depth（深度）**、**OpenPose（人体ポーズ）**、**MLSD（幾何学的エッジ）**、および**軌跡制御**を含む複数の制御条件をサポート
* **高品質動画生成**: Wan2.2 アーキテクチャに基づき、映画レベルの品質の動画を出力
* **多言語サポート**: 中国語や英語を含む多言語プロンプトをサポート

以下は関連モデル重みとコードリポジトリです：

* [🤗Wan2.2-Fun-A14B-Control](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.2-Fun-A14B-Control)
* コードリポジトリ：[VideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun)

## ComfyOrg Wan2.2 Fun InP & Control YouTube ライブストリーム録画

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/YcAerNYIvho?si=Zh8tzRwI_OTAFx3m" title="ComfyUI Selection Toolbox New Features" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen />

## Wan2.2 Fun Control 動画生成ワークフロー例

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ポータブル版または自宅サーバーで実行しているユーザー">
      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。（デスクトップ版の更新は若干遅れることがあります）

      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主な原因：

      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="デスクトップ版またはクラウド版ユーザー">
      * デスクトップ版は ComfyUI の安定版（Stable Release）をベースとしており、新しいデスクトップ安定版がリリースされると自動的に更新されます。
      * [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記載されているコアノードのうち、一部が利用できない場合は、そのノード機能がまだ最新の安定版に含まれていないためです。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

このワークフローは 2 つのバージョンを提供します：

1. lightx2v による [Wan2.2-Lightning](https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Lightning) 4 ステップ LoRA を使用したバージョン：動画のダイナミクスにいくつかの損失が生じる可能性がありますが、速度は速くなります
2. 加速 LoRA を使用しない fp8\_scaled バージョン

以下は、RTX4090D 24GB VRAM GPU を使用し、640×640 解像度、81 フレームでテストした結果です

| モデルタイプ                    | VRAM 使用量 | 初回生成時間 | 2 回目生成時間 |
| ------------------------- | -------- | ------ | -------- |
| fp8\_scaled               | 83%      | ≈ 524s | ≈ 520s   |
| fp8\_scaled + 4-step LoRA | 89%      | ≈ 138s | ≈ 79s    |

4 ステップ LoRA を使用すると初次利用者のエクスペリエンスが向上しますが、動画のダイナミクスに損失が生じる可能性があるため、デフォルトでは加速 LoRA バージョンを有効にしています。別のワークフローを有効にしたい場合は、それを選択し、**Ctrl+B** を使用して有効にしてください。

### 1. ワークフローと素材のダウンロード

以下の動画または JSON ファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグしてワークフローを読み込んでください

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_fun_control/wan2.2_14B_fun_inp.mp4" />

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_wan2_2_14B_fun_control.json" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>JSON ワークフローをダウンロード</p>
</a>

入力素材として以下の画像および動画をダウンロードしてください。

![入力開始画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_fun_control/input.jpg)

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_fun_control/control_video.mp4" />

> ここでは前処理済みの動画を使用しています。

### 2. モデル

以下のモデルは [Wan\_2.2\_ComfyUI\_Repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged) で見つかります

**Diffusion Model**

* [wan2.2\_fun\_control\_high\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_fun_control_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors)
* [wan2.2\_fun\_control\_low\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_fun_control_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors)

**Wan2.2-Lightning LoRA (オプション、加速用)**

* [wan2.2\_i2v\_lightx2v\_4steps\_lora\_v1\_high\_noise.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors)
* [wan2.2\_i2v\_lightx2v\_4steps\_lora\_v1\_low\_noise.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors)

**VAE**

* [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors)

**Text Encoder**

* [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)

```
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── wan2.2_fun_control_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_fun_control_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   ├───📂 loras/
│   │   ├─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
│   │   └─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors
```

### 3. ワークフローガイド

<img src="https://mintcdn.com/dripart-mintlify-b90d3c69/V3Bl3znADoRQo1i1/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_fun_control.jpg?fit=max&auto=format&n=V3Bl3znADoRQo1i1&q=85&s=20545ac59789f1b75ae7fe118dcd1c7f" alt="Wan2.2 Fun Control ワークフロー手順" width="4088" height="2138" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_fun_control.jpg" />

<Note>
  このワークフローは LoRA を使用します。対応する Diffusion モデルと LoRA が一致していることを確認してください - high noise と low noise のモデルと LoRA は対応して使用する必要があります。
</Note>

1. **High noise** モデルと **LoRA** の読み込み
   * `Load Diffusion Model` ノードが `wan2.2_fun_control_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors` モデルを読み込むことを確認
   * `LoraLoaderModelOnly` ノードが `wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors` を読み込むことを確認
2. **Low noise** モデルと **LoRA** の読み込み
   * `Load Diffusion Model` ノードが `wan2.2_fun_control_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors` モデルを読み込むことを確認
   * `LoraLoaderModelOnly` ノードが `wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors` を読み込むことを確認
3. `Load CLIP` ノードが `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` モデルを読み込むことを確認
4. `Load VAE` ノードが `wan_2.1_vae.safetensors` モデルを読み込むことを確認
5. `Load Image` ノードで開始フレームをアップロード
6. 2 つ目の `Load video` ノードでポーズ制御動画を読み込みます。提供された動画は前処理済みで、直接使用できます
7. 前処理済みのポーズ動画を提供しているため、対応する動画画像前処理ノードを無効にする必要があります。選択して `Ctrl + B` を使用して無効にできます
8. プロンプトを変更 - 中国語と英語の両方を使用できます
9. `Wan22FunControlToVideo` で動画の次元を変更します。デフォルトは 640×640 解像度に設定されており、VRAM が少ないユーザーの処理時間が長くなりすぎないようにしています
10. `Run` ボタンをクリック、またはショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して動画生成を実行

### 追加の注記

ComfyUI の組み込みノードには Canny 前処理のみが含まれているため、[ComfyUI-comfyui\_controlnet\_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) のようなツールを使用して、他のタイプの画像前処理を実装できます