「Wan 2.2をMacで動かす」の版間の差分

提供:MonoBook
編集の要約なし
 
1行目: 1行目:
Wan 2.2をMacで動かす。
[[Wan 2.2]]を[[Mac]]で動かす。


== 前提環境 ==
== 前提環境 ==
* Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 搭載Mac推奨
* [[Apple Silicon]] (M1/M2/M3/M4) 搭載Mac
* メモリ 32GB以上
* [[メモリ]] 32GB以上
* Python環境 or Pinokio経由でComfyUIを導入
* [[Python]]環境 or [[Pinokio]]経由で[[ComfyUI]]を導入


== ComfyUIの準備 ==
== ComfyUIの準備 ==
* まだインストールしていなければ ComfyUI を導入
* まだ[[インストール]]していなければ [[ComfyUI]] を導入
* Macの場合は Pinokio経由で入れるのが簡単
* Macの場合は Pinokio経由で入れるのが簡単
* 既に入っている場合は 最新版にアップデート
* 既に入っている場合は 最新版にアップデート


== GGUF対応ノードの導入 ==
== GGUF対応ノードの導入 ==
MacのMPS(Metal Performance Shaders)はfp8に対応していないため、そのままではエラーになります。
MacのMPS(Metal Performance Shaders)は[[fp8]]に対応していないため、そのままではエラーになります。
ComfyUI-GGUF を追加インストールしてください。
ComfyUI-GGUF を追加インストールしてください。
* ComfyUIの「Manager」→「Custom Nodes Manager」→「GGUF」で検索→Install
* ComfyUIの「Manager」→「Custom Nodes Manager」→「GGUF」で検索→Install
55行目: 55行目:
* メモリ容量こそ正義
* メモリ容量こそ正義
* MPSはまだCUDAほど最適化されていないため速度は遅め
* MPSはまだCUDAほど最適化されていないため速度は遅め
<amazon> MacBook Pro 32GB 1TB </amazon>


[[category: Wan 2.2]]
[[category: Wan 2.2]]

2025年10月17日 (金) 02:46時点における最新版

Wan 2.2Macで動かす。

前提環境[編集 | ソースを編集]

ComfyUIの準備[編集 | ソースを編集]

  • まだインストールしていなければ ComfyUI を導入
  • Macの場合は Pinokio経由で入れるのが簡単
  • 既に入っている場合は 最新版にアップデート

GGUF対応ノードの導入[編集 | ソースを編集]

MacのMPS(Metal Performance Shaders)はfp8に対応していないため、そのままではエラーになります。 ComfyUI-GGUF を追加インストールしてください。

  • ComfyUIの「Manager」→「Custom Nodes Manager」→「GGUF」で検索→Install
  • ComfyUIを再起動する

モデルファイルのダウンロード[編集 | ソースを編集]

モデルはHugging Faceなどで公開されています。代表的なものは以下:

種類 ファイル例 格納先(Pinokio経由の場合)
Diffusion Model wan2.2_t2v_high_noise_14B_Q4_K_S.gguf app/models/diffusion_models
VAE Wan2_1_VAE_bf16.safetensors app/models/vae
Text Encoder umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors app/models/text_encoders
LoRA (高速化用) Wan2.2-Lightning_T2V-v1.1-A14B-4steps-lora_HIGH_fp16.safetensors app/models/loras

ワークフローの設定[編集 | ソースを編集]

  • ComfyUIの「テンプレート」から Wan 2.2 Text-to-Video または Image-to-Video を選択
  • 読み込むと「モデルが見つかりません」と出ますが、上記のモデルを配置すればOK
  • Macの場合は Unet Loader (GGUF) ノードに置き換える必要があります

動画生成[編集 | ソースを編集]

  • プロンプトを入力して実行
  • 出力はMP4やWebM形式で保存可能
  • 軽量な Wan2.2-TI2V-5B から試すのがおすすめ(14Bはかなり重い)

注意[編集 | ソースを編集]

  • メモリ容量こそ正義
  • MPSはまだCUDAほど最適化されていないため速度は遅め