このワークフローでは、Wan 2.2（14B）向けに First–Last Frame to Video（FLF2V）を導入します。開始フレームと終了フレームの両方を指定し、その間をプロンプトで誘導しながら滑らかに繋ぐ条件付け手法です。単一のキーフレームから拡張したり、オプティカルフロー補間に頼ったりする代わりに、WanFirstLastFrameToVideo ノードが拡散過程の内部で t=0 と t=1 の境界条件を強制します。つまり開始/終了画像をグラウンドトゥルースとして尊重しつつ、テキストプロンプトに沿った新しい一貫した中間フレームを生成します。
内部では、UNETLoader で Wan 2.2 を読み込み、CLIPLoader（UMT5 XXL FP8 scaled）で互換テキストエンコーダを、VAE コンポーネントと合わせてロードし、SD3 スタイルのスケジュール（ModelSamplingSD3）で KSamplerAdvanced を実行します。オプションの「lightning」4-step LoRA を使うと、品質のトレードオフはあるもののレンダーを大幅に高速化できます。結果として、ComfyUI で再現性のある実用的なパイプラインとなり、両端点を同時に条件付けすることでアイデンティティドリフトを減らし、シーン意図を保ち、歪みではなく「演出された」トランジションに近い出力を得られます。
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 "Wan 2.2 14B 最初と終了フレームからビデオ生成" (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_flf2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("68", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("90", "text", "冰晶组成的小猫突然被惊醒，愤怒的它抬头，渐渐长出色彩毛发变成为一个巨兽，像发现危险一样呲牙，瞪大眼睛"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("61")[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
