こんにちは、ティールです！
「Wan2.1 が重くて動かせない」と悩んでいませんか？
そのような方は、Wan2.1 GGUF モデルがオススメです！
GGUF モデルは、軽量化されているので、
VRAM が少ないパソコンでも、動かすことができるんです！
この記事は、このような方に向けて書いてます。
Wan2.1 とは
Wan2.1とは、アリババが2025年2月にオープンソースとして公開した動画生成モデルのことです。
Wan2.1は、14B（140億パラメータ）バージョンと、1.3B（13億パラメータ）バージョンがあり、パフォーマンスにおいて、既存のオープンソースモデルを上回っています。
さらに「1.3B」のモデルは、8.19GB の VRAM で動かすことができます。
そのため、一般的なGPUで5秒間の480P動画を約4分で生成することができます。
GGUF とは
GGUF（GPT-Generated Unified Format）とは、
AIモデルを効率よく保存したり読みこんだりするためのファイル形式のことです。
量子化されているので、
モデルの容量が小さくなり、動作が速くなります！
Wan2.1 は、ハイスペックなパソコンが必要ですが、
GGUF のモデルを使うことで、動かせるようになりますよ！
GGUF のメリット
GGUF のデメリット
Wan2.1 GGUF モデルのダウンロード
Diffusion Model のダウンロード
1. Diffusion Model をダウンロードする
Diffusion Model を、以下の URL からダウンロードしてください。
Wan2.1 GGUF のテキストから動画のモデル
Wan2.1 GGUF の画像から動画のモデル
2. Diffusion Model をフォルダに配置する
Diffusion Model を以下のフォルダに配置します。
「ComfyUI/models/diffusion_models」
VAE のダウンロード
1. VAE をダウンロードする
VAE を、以下の URL からダウンロードしてください。
- wan_2.1_vae.safetensors
2. VAE をフォルダに配置する
VAE を以下のフォルダに配置してください。
「ComfyUI/models/vae」
CLIP のダウンロード
1. CLIP をダウンロードする
CLIP を、以下の URL からダウンロードしてください。
- umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
2. CLIP をフォルダに配置する
CLIP を、以下のフォルダに配置してください。
「ComfyUI/models/clip」
CLIP Vision のダウンロード
1. CLIP Vision をダウンロードする
CLIP を、以下の URL からダウンロードしてください。
- clip_vision_h.safetensors
2. CLIP をフォルダに配置する
CLIP を、以下のフォルダに配置してください。
「ComfyUI/models/clip_vision」
Wan2.1 GGUF のワークフロー
こちらでは、Wan2.1 GGUF のワークフローを紹介します。
ComfyUI にワークフローを読み込んでください。
ComfyUI Wiki の Wan2.1 GGUF のワークフロー
ComfyUI Wiki に、Wan2.1 GGUF のワークフローが公開されています。
Webページを下にスクロールしていくと、
「Wan2.1 GGUF バージョンワークフロー」という項目があります。
サンプル画像を ComfyUI の画面にドラッグ＆ドロップすると、ワークフローが読み込めます。
個人的に作った Wan2.1 GGUF のワークフロー
こちらのワークフローは、
ComfyUI Wiki のワークフローをもとに、
僕が分かりやすくまとめてみました！
以下のファイルから、ワークフローをダウンロードできます。
SVGファイルを ComfyUI の画面にドラッグ＆ドロップすると、ワークフローが読み込めます。
Wan2.1 GGUF テキストから動画のワークフロー
Wan2.1 GGUF 画像から動画のワークフロー
Wan2.1 GGUF のノード
こちらでは、Wan2.1 GGUF で使用するノードを紹介します。
ダウンロードしたモデルを、ノードにセットしてください。
Diffusion Model のノード
VAE のノード
CLIP のノード
CLIP Vision のノード
まとめ
いかがだったでしょうか。
この記事では、Wan2.1 の GGUF についてご紹介しました。
Wan2.1 の GGUFモデル は、動画生成の可能性を大きく広げてくれる革新的なモデルです！
量子化によるモデル圧縮により、VRAM 8GB の GPU でも 高品質な動画生成が可能になりました。
ぜひ、この記事を参考に、動画生成にチャレンジしてみてください！
この記事が、あなたのお役に立てればとても嬉しいです。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
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