Wan 2.1 ControlNetワークフローは、ポーズ・深度・エッジ制御を活用した動画生成に特化しています。Wan2.1モデルの強力なビデオ変換機能を活かし、入力動画フレームにユーザー指定のプロンプトを適用してスタイリッシュな変換を行います。ワークフローの中心はKSampler、CLIPTextEncode、VAEDecodeなどのノードで、これらが連携してフレーム処理とスタイル変換を実現します。ControlNetの活用により、ポーズや深度など動画の特徴を高精度に制御できます。
技術的には、CLIPVisionLoaderやLoadImageでモデルを読み込み初期フレームを準備。WanFunControlToVideoノードがControlNetの機能を統合し、動画変換をガイドします。Sampling & Decodeグループ（ModelSamplingSD3やUNetTemporalAttentionMultiplyなど）で高品質かつフレーム間の一貫性を維持。特定のビジュアル効果を持つスタイライズ動画を作りたいクリエイターに最適で、出力のカスタマイズ性も高いワークフローです。
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 2.1 ControlNet" (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("wan2.1_fun_control_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("52", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "a women sticking out her toungue while mkaing wierd faces,(clay style:1.1)"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("78")[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
