ComfyUI、Wan Animate 2 のネイティブサポートを開始
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ComfyUI が Wan Animate 2 のネイティブサポートを開始し、中間処理を排除した新アーキテクチャにより高忠実なモーション生成とアイデンティティ維持を実現する。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月8日 14:25
AI深層分析
キーポイント
新アーキテクチャによる品質向上
Wan Animate 2 は中間のモーショントランスフォーマーを排除し、駆動動画が直接 Diffusion Transformer に投入されることで、微妙な表情や指先の動きを含む高忠実なモーション生成と強力なキャラクターの同一性維持を実現する。
テキストによる視点制御の実装
出力カメラの視点を駆動動画から切り離すことで、動画がパフォーマンスを提供し、プロンプトによって別の視点から撮影されたかのような映像を生成することが可能になる。
リアルタイム処理と最適化機能
軽量版の Wan Animate 2 Lite は推論遅延をリアルタイム閾値まで引き下げストリーミングアニメーションを可能にし、WanAnimate2Cache ノードにより生成時間を約半分に短縮するオプションが提供される。
重要な引用
The driving video goes straight into the transformer. No intermediate motion extractor sits between your source footage and the model.
Text-driven viewpoint control. Camera perspective in the output is decoupled from camera perspective in the driving video.
WanAnimate2Lite runs at real-time latency.
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編集コメント
ComfyUI のエコシステムに高機能な動画生成モデルが直接統合されたことは、ローカル環境での実用的な動画制作をさらに加速させる。中間処理の排除という技術的アプローチは、生成品質と速度の両立において重要な示唆を与えるものである。
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ComfyUI において、Wan Animate 2 がネイティブサポートされました。このモデルは、再設計された Diffusion Transformer(拡散トランスフォーマー)内で駆動動画を直接処理する革新的なエンドツーエンドのキャラクターアニメーションフレームワークを採用しています。中間のモーション抽出器を排除することで高忠実度の動作生成と強力なアイデンティティ保持を実現し、さらにテキストによる視点制御を追加して、出力カメラの視点を駆動動画から切り離すことが可能です。
Wan Animate 2 Lite は、ストリーミングキャラクターアニメーション向けに最適化された、同モデルの軽量版です。
これらに対応する新しいノードが 2 つ用意されています。1 つは WanAnimate2ToVideo で、参照キャラクターと駆動動画を入力として受け取る条件付け用ノードです。もう 1 つはオプションの WanAnimate2Cache で、ポーズブランチをキャッシュすることで生成時間を約半分に短縮します。
Comfy Cloud で試す
モデルの特徴
駆動動画はトランスフォーマーへ直接入力されます。ソース映像とモデルの間に中間のモーション抽出器が存在しないため、抽出器が表現しきれなかった微細な表情や指先の位置などの情報が生成開始前に失われるという、ロスのある引き継ぎを解消しています。
高忠実度の動作。駆動動画を直接読み込むことで、前バージョンからの動作品質の飛躍的な向上を実現したと Wan チームは指摘しています。
強力なアイデンティティ保持。同じアーキテクチャの変更により、クリップ全体を通じて参照キャラクターの外見をより一貫して維持できます。
テキスト駆動の視点制御
出力映像のカメラアングルは、操作動画のカメラアングルと独立しています。操作動画が演技を担い、プロンプトでカメラ位置を自由に設定できます。
Wan Animate 2 Lite はリアルタイム処理が可能です。効率化されたバリアントにより推論遅延がリアルタイム閾値まで短縮され、ストリーミングキャラクターアニメーションの実現が可能になりました。これまではバッチレンダリングのみでしたが、今後はライブでの利用も視野に入ります。
動画の拡張機能
生成を単一のクリップに限定せず、連続したシーケンスとして動作をシームレスに継承できます。
オプションのポーズキャッシュ機能
WanAnimate2Cache は、サンプリングステップ間でポーズブランチの計算結果を再利用し、毎回再計算する必要をなくします。システムメモリを若干消費する代わりに、生成時間を約半分まで短縮できます。
コンテキストウィンドウ対応
長いシーケンスもウィンドウ単位で生成可能です。キャッシュ機能と併用することもできます。
始め方
ComfyUI を最新バージョンに更新するか、Comfy Cloud を利用してください。
Templates パネルからテンプレートを読み込むか、以下のワークフローをダウンロードします。
Wan Animate 2 ワークフローのダウンロード
参照キャラクターと操作動画をつなぎ、出力解像度と長さを設定して実行します。
オプション:生成時間の短縮には WanAnimate2Cache を使用してください。
モデル重み:珞 Comfy-Org/Wan-Animate-2
いつものように、創作を楽しんでください。
原文を表示
Wan Animate 2 is now supported natively in ComfyUI. This model uses a novel end-to-end character animation framework that directly consumes driving videos in a redesigned Diffusion Transformer, which achieves high-fidelity motion generation and strong identity preservation by eliminating intermediate motion extractors, with further text-driven viewpoint control to decouple the output camera perspective from the driving video. Wan Animate 2 Lite is the efficient variant of the same model, built for streaming character animation.
Two new nodes ship with them: WanAnimate2ToVideo, the conditioning node that takes your reference character and driving video, and WanAnimate2Cache, an optional node that caches the pose branch to cut generation time roughly in half.
Try it on Comfy Cloud
Model Highlights
The driving video goes straight into the transformer. No intermediate motion extractor sits between your source footage and the model. That removes a lossy hand-off — anything the extractor failed to represent, like subtle expression or finger position, was gone before generation started.
Higher-fidelity motion. Reading the driving video directly is what the Wan team points to for the jump in motion quality over the previous release.
Stronger identity preservation. The same architectural change holds the reference character’s appearance more consistently across the clip.
Text-driven viewpoint control. Camera perspective in the output is decoupled from camera perspective in the driving video. The driving clip supplies the performance; the prompt can place the camera somewhere else.
Wan Animate 2 Lite runs at real-time latency. The efficient variant brings inference latency down to real-time thresholds, which puts streaming character animation on the table rather than batch rendering only.
Video extension. Generations can be continued past a single clip, carrying motion across the seam.
Optional pose caching. WanAnimate2Cache reuses the pose branch’s work across sampling steps instead of recomputing it every step, roughly halving generation time in exchange for system memory.
Context window support. Long sequences can be generated in windows, including alongside the cache.
Getting Started
Update ComfyUI to the latest version, or open Comfy Cloud.
Load a template from the Templates panel, or download the workflows below.
Download Wan Animate 2 Workflow
Connect your reference character and your driving video, set your output resolution and length, and run.
Optional: use WanAnimate2Cache to cut generation time.
Model weights: 珞 Comfy-Org/Wan-Animate-2
As always, enjoy creating.
今日のまとめ
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