このComfyUIワークフローは、Wan 2.2 Animate video diffusionモデルを使って、キャラクターのアニメーションと差し替えを統合的に行う方法を示します。入力動画から動きを抽出し、対象をセグメント化し、同じ動きに追従する新しいキャラクター（または元のキャラクターのリスタイル）を合成します。主要コンポーネントは、UNETLoaderでWan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensorsチェックポイントを読み込み、VAELoaderでフレームをデコードし、CLIPLoaderおよびCLIPTextEncodeでポジティブ/ネガティブプロンプトを作成し、SaveVideoで最終出力を書き出します。動きの手掛かりはcomfyui_controlnet_auxのDWPreprocessor（人体ポーズ/全身キーポイント）で生成し、被写体の切り出しはComfyUI-segment-anything-2（DownloadAndLoadSAM2ModelおよびSam2Segmentation）で行います。画像からIDやスタイルを固定したい場合は、CLIPVisionLoader + CLIPVisionEncodeで参照条件付けを追加でき、LoraLoaderModelOnlyでキャラクターLoRAを注入できます。
技術的には、LoadVideoをGetVideoComponentsに通し、その後背景と被写体を前処理します。Sam2Segmentationがキャラクターマスク（ユーザーの「緑のポイント」で誘導）を作成し、DWPreprocessorが各フレームからポーズを抽出します。PixelPerfectResolutionは作業サイズをGPUに収まるようにしつつ、WanAnimateToVideoの制約（幅と高さは16の倍数）を満たすようにします。ModelSamplingSD3がWan UNetのサンプラーとスケジュールを制御し、comfyui-kjnodesのユーティリティが最適化されたFP8スケール済みモデルを支援します。結果として、動きの一貫性を保った差し替え/リスタイルが可能な柔軟なパイプラインになります。単一の参照画像、LoRA、およびプロンプトでIDと見た目を誘導しながら、元の動きを維持できます。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Wan2.2 Animate キャラクターアニメーションと置換" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("video_wan2_2_14B_animate_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("10", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("21", "text", "The character is dancing in the room"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("277")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
