Wan 2.1 Funは、Wan 2.1 Funモデルを使用した制御されたAIコンテンツ作成のための直感的で強力な方法を導入します。 ControlNetインスパイアのフレームワークで構築されたWan 2.1 Funは、標準のControlNetプリプロセッサモジュールとの互換性を保証します。入力映像からDepth、Canny、またはOpenPoseパスを抽出することで、このControlNetベースのComfyUIワークフローは、テキストプロンプトに頼ることなく、出力の構造、動き、スタイルに影響を与えることができます。
Wan 2.1 Funは、動きの精度を保持し、スタイライズを強化し、より意図的な変換を可能にするプロセスに構造化されたビジュアルデータをもたらします。ダイナミックなアニメーション、ポーズ駆動のパフォーマンス、または抽象的なモーションアートの実験を行う場合でも、Wan 2.1 FunはControlNetの原則を活用して、芸術的な制御をあなたの手に直接もたらします。
Wan 2.1 Funワークフローは、ControlNetスタイルの視覚的条件付けを使用してAIの動きと構造をガイドする柔軟な方法を提供します：
Load WanFun Model (紫): モデルローダーEnter Prompts (緑): ポジティブおよびネガティブプロンプトUpload Your Video and Resize (シアンブルー): ユーザー入力 - 参照映像とリサイズChoose Control Video Preprocessor (オレンジ): Depth、Canny、またはOpenPoseのためのControlNetノードWan Fun Sampler + Save Video (ピンク): サンプリングと出力Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B))Queue Promptを介してワークフローを実行Outputsフォルダーから結果を取得
ControlNetスタイルの条件付けのために適切なWan2.1-Fun-Controlバリアントを選択してください：
model_cpu_offloadを使用sequential_cpu_offloadを使用
"ブレ、変異、変形、歪み、暗くて固体、コミック。"のような言葉を試してみてください"静か、固体"のような用語を追加
ソース映像をアップロードします。Wan 2.1 Funでの最適な結果のために、希望のフレーム寸法に適切にリサイズしてください。
このセクションは、Wan 2.1 FunのためのControlNetベースのプリプロセッシングシステムを有効にします：
Depth: 深度マップとして空間レイアウトをキャプチャCanny: 強いエッジの輪郭と構造を抽出OpenPose: 動き駆動の作業のために関節、四肢、姿勢を特定これらのガイドは、プロンプトに頼ることなく、視覚的な手がかりに従うようにWan 2.1 Funワークフローを条件付けします。 すべてのモジュールはControlNetのプリプロセッシング標準に合わせており、カスタムノードを介して機能を拡張することができます。
Wan 2.1 Funサンプラーは、明瞭さと創造的な一貫性のために調整されています。 必要に応じて設定をカスタマイズしてください。出力は指定されたフォルダーに自動的に保存されます。
Wan 2.1 Funワークフローは、AIベースのモーションコントロールとスタイライズの高度なControlNet統合を可能にしたbubbliiiingとhkunzheによって開発されました。このプロジェクトは、Wan 2.1 Funモデルの表現力豊かな深さを、Depth、Canny、OpenPose入力と組み合わせて、AI支援の視覚的制作における構成的かつ動的な精度を可能にします。 彼らがこれらのツールを創造的なコミュニティに提供してくれたことに感謝します。
RunComfyは最高の ComfyUI プラットフォームです。次のものを提供しています: ComfyUIオンライン 環境とサービス、および ComfyUIワークフロー 魅力的なビジュアルが特徴です。 RunComfyはまた提供します AI Playground, アーティストが最新のAIツールを活用して素晴らしいアートを作成できるようにする。
