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Wan 2.1 Fun | ControlNetビデオ生成

2025年6月16日更新:安定性と互換性を向上させるため、ComfyUIバージョンがv0.3.39に更新されました。Wan 2.1 Funは、Wan 2.1モデルファミリーを中心に構築された柔軟なControlNetスタイルのAIビデオ生成ワークフローです。入力ビデオからDepth、Canny、またはOpenPoseパスを抽出し、それをWan 2.1 Fun Controlモデルに適用することで、制御されたビデオ作成を可能にします。1.3Bと14Bのパラメータバリアントを備えたWan 2.1 Funは、創造的な探求と精密なガイド付きアニメーションのために、スケーラブルで高品質な出力を提供します。

ComfyUI Wan 2.1 Fun ワークフロー

Wan 2.1 Fun ControlNet AI Video Generation with Depth, Canny, OpenPose Control
このワークフローを実行しますか?
  • 完全に動作するワークフロー
  • 欠落したノードやモデルはありません
  • 手動セットアップは不要
  • 魅力的なビジュアルを特徴としています

ComfyUI Wan 2.1 Fun 例

ComfyUI Wan 2.1 Fun 説明

Wan 2.1 Fun | ControlNetビデオ生成

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DepthCanny、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を使用する理由

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:

  • DepthCanny、またはOpenPoseを使用して構造化された制御を行う
  • ガイド付き変換を可能にするControlNetインスパイアシステムに基づいて構築されている
  • サードパーティの拡張機能を含む複数のControlNetプリプロセッサと互換性がある
  • ControlNetの原則を使用して、より明確な空間的一貫性、形状、動的な流れを達成
  • 複雑なプロンプトエンジニアリングやトレーニングは不要
  • 高視覚的忠実度で軽量かつ応答性が高い
  • アクションデザイン、スタイライズされた振り付け、またはパフォーマンス駆動のモーション合成に最適

Wan 2.1 Fun ControlNetワークフローの使用方法

wan 2.1 fun

Wan 2.1 Fun概要

  • Load WanFun Model (): モデルローダー
  • Enter Prompts (): 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

クイックスタートステップ:

  1. あなたのWan 2.1 Funモデルを選択 (Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B))
  2. ポジティブおよびネガティブプロンプトを入力
  3. 参照映像をアップロード
  4. Queue Promptを介してワークフローを実行
  5. 最後のノードまたはOutputsフォルダーから結果を取得

1 - WanFunモデルをロード

wan 2.1 fun

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:

  • 1.3Bでよりスムーズな実行のためにmodel_cpu_offloadを使用
  • 14BでGPU負荷を下げるためにsequential_cpu_offloadを使用

2 - プロンプトを入力

wan 2.1 fun

  • ポジティブプロンプト:
    • 動きのスタイル、雰囲気、またはビジュアルテクスチャを説明
    • 鮮やかで記述的なプロンプトが創造的な制御を強化
  • ネガティブプロンプト:
    • 出力の安定性を向上させるために、"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
    • より動的な動きのために、"静か、固体"のような用語を追加

3 - あなたのビデオをアップロードし、リサイズ

wan 2.1 fun

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。


4 - コントロールビデオプリプロセッサを選択

wan 2.1 fun

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。


5 - Wan Funサンプラー + 出力を保存

wan 2.1 fun

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。


謝辞

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。

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