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# ComfyUI Wan2.1 Fun InP 動画サンプル

> このガイドでは、ComfyUI で Wan2.1 Fun InP を使用して、最初と最後のフレームを制御した動画を生成する方法について説明します

## Wan2.1-Fun-InP について

**Wan-Fun InP** は、アリババによってリリースされたオープンソースの動画生成モデルで、Wan2.1-Fun シリーズの一部であり、画像から動画を生成し、最初と最後のフレームを制御することに重点を置いています。

**主な機能**:

* **最初と最後のフレーム制御**: 最初と最後のフレーム画像の両方を入力して、それらの間の遷移動画を生成することをサポートし、動画の一貫性と創造の自由度を向上させます。以前のコミュニティバージョンと比較して、アリババの公式モデルはより安定しており、品質が大幅に向上しています。
* **マルチ解像度サポート**: 512×512、768×768、1024×1024 などの解像度で動画を生成することをサポートし、さまざまなシナリオの要件に対応します。

**モデルバージョン**:

* **1.3B 軽量版**: ローカル導入と高速推論に適しており、**VRAM 要件が低い**
* **14B 高性能版**: モデルサイズは 32GB+ に達し、より良い結果を提供しますが、**より高い VRAM** が必要です

以下は関連するモデル重みとコードリポジトリです：

* [Wan2.1-Fun-1.3B-Input](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-1.3B-Input)
* [Wan2.1-Fun-14B-Input](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-Input)
* コードリポジトリ：[VideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun)

<Tip>
  現在、ComfyUI は Wan2.1 Fun InP モデルをネイティブにサポートしています。このチュートリアルを開始する前に、ComfyUI を更新して、バージョンが [このコミット](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/0a1f8869c9998bbfcfeb2e97aa96a6d3e0a2b5df) 以降であることを確認してください。
</Tip>

<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](/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](/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>

## Wan2.1 Fun InP ワークフロー

下の画像をダウンロードし、ComfyUI へドラッグしてワークフローを読み込みます：

![ワークフローファイル](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_inp/wan2.1_fun_inp.webp)

### 1. ワークフローファイルのダウンロード

### 2. 手動モデルインストール

自動モデルダウンロードが効果的でない場合は、モデルを手動でダウンロードし、対応するフォルダーに保存してください。

以下のモデルは [Wan\_2.1\_ComfyUI\_repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged) と [Wan2.1-Fun](https://huggingface.co/collections/alibaba-pai/wan21-fun-67e4fb3b76ca01241eb7e334) で見つかります。

**Diffusion models** - 1.3B または 14B を選択してください。14B バージョンはファイルサイズが大きく (32GB)、VRAM 要件も高くなります：

* [wan2.1\_fun\_inp\_1.3B\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors?download=true)
* [Wan2.1-Fun-14B-InP](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-InP/resolve/main/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true): ダウンロード後、`Wan2.1-Fun-14B-InP.safetensors` にリネームしてください

**Text encoders** - 以下のモデルのいずれかを選択してください（fp16 精度はサイズが大きく、パフォーマンス要件も高くなります）：

* [umt5\_xxl\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors?download=true)
* [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?download=true)

**VAE**

* [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors?download=true)

**CLIP Vision**

* [clip\_vision\_h.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors?download=true)

ファイル保存場所：

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   └── 📂 vae/
│   │   └── wan_2.1_vae.safetensors
│   └── 📂 clip_vision/
│       └──  clip_vision_h.safetensors                 
```

### 3. ワークフローを段階的に完了する

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-recommend-assets-api/19pHMF3x9dkLUPc9/images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png?fit=max&auto=format&n=19pHMF3x9dkLUPc9&q=85&s=ebae1421ccc452b2ddd6742e1da38c0f" alt="ComfyUI Wan2.1 Fun InP 動画生成ワークフロー図" width="3000" height="1548" data-path="images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png" />

1. `Load Diffusion Model` ノードが `wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors` をロードしていることを確認してください
2. `Load CLIP` ノードが `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` をロードしていることを確認してください
3. `Load VAE` ノードが `wan_2.1_vae.safetensors` をロードしていることを確認してください
4. `Load CLIP Vision` ノードが `clip_vision_h.safetensors` をロードしていることを確認してください
5. 開始フレームを `Load Image` ノード（`Start_image` に改名済み）へアップロードしてください
6. 2 番目の `Load Image` ノードへ終了フレームをアップロードしてください
7. （オプション）プロンプトを変更してください（英語と中国語の両方がサポートされています）
8. （オプション）`WanFunInpaintToVideo` で動画サイズを調整し、過度に大きな寸法を避けてください
9. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して動画生成を実行してください

### 4. ワークフローの注意事項

<Tip>
  正しいモデルを使用するようにしてください。`wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors` と `wan2.1_fun_control_1.3B_bf16.safetensors` は同じフォルダーに保存されており、名前が非常に似ています。正しいモデルを使用していることを確認してください。
</Tip>

* Wan Fun InP を使用する場合、対応するシーン遷移の精度を確保するために、プロンプトを頻繁に変更する必要があるかもしれません。

## その他の Wan2.1 Fun InP または動画関連のカスタムノードパッケージ

* [ComfyUI-VideoHelperSuite](https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite)
* [ComfyUI-WanVideoWrapper](https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper)
* [ComfyUI-KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)