ローカル環境でAI動画生成！Wan2.1 × ComfyUIを初心者向けに解説

2025年3月9日 2025年3月9日

Takamizawa

1. 導入

近年、AIを活用した動画生成技術が急速に進化しています。特に、Stable Diffusionをベースにした動画生成モデルは、簡単なプロンプト（指示文）を入力するだけで、高品質な動画を作成できるため、多くのクリエイターやAI愛好家の間で注目を集めています。

しかし、多くのAI動画生成ツールは クラウドサービス を利用しており、「無料で試せる範囲が限られている」「プライバシーが気になる」「処理に時間がかかる」といったデメリットもあります。

そこで今回は、「Wan2.1 × ComfyUI」 を使って ローカル環境で無料でAI動画を生成する方法 を解説します！
この方法を使えば、インターネットに依存せず、自分のPCで自由に動画を作成 できます。しかも、意外と簡単に動かせるんです！

この記事でわかること ✅

✔ Wan2.1 × ComfyUIとは？
✔ 必要な環境と準備
✔ ComfyUIのセットアップ方法
✔ Wan2.1を使った動画の生成手順
✔ 生成結果の調整方法と応用のヒント

初心者でもわかるように ステップごとに詳しく解説 するので、ぜひ最後まで読んで ローカル環境でのAI動画生成を試してみてください！

2. Wan2.1 × ComfyUIとは？

AIを使った動画生成にはさまざまな手法がありますが、今回紹介する Wan2.1 × ComfyUI は、ローカル環境で手軽に高品質な動画を生成できる強力な組み合わせです。まずは、それぞれの特徴を簡単に解説します。

Wan2.1とは？

Wan2.1 は、Stable Diffusionをベースとした動画生成モデルの一種です。画像生成AIの技術を応用し、連続した画像を作成して滑らかな動画を生成 することができます。

✅ 特徴

テキストから動画を生成（プロンプトで指示可能）
既存の画像を元に動画化（img2vid機能）
Stable Diffusionベース でカスタマイズ可能

通常、動画生成AIは計算量が多くクラウド環境での利用が一般的ですが、Wan2.1は ローカルPCでも動作可能 で、プライバシーを守りながら自由に使えるのが大きなメリットです。

ComfyUIとは？

ComfyUI は、Stable Diffusionを ノードベース で操作できる強力なツールです。簡単に言えば、ブロックを組み合わせるように処理の流れを作れるUI で、プログラミング知識がなくても直感的にAIを動かせます。

✅ 特徴

ノードベースのGUI で直感的に操作可能
画像生成だけでなく、動画生成にも対応
カスタマイズ性が高い（さまざまなモデルや拡張機能と組み合わせOK）

ComfyUIは、単に「画像を作るツール」ではなく、さまざまなAIモデルを統合し、ワークフローを自由に構築できる環境 です。Wan2.1と組み合わせることで、手軽に高品質なAI動画を生成 できるのが魅力です。

ローカル環境で動かすメリット

従来のAI動画生成ツール（例：Pika LabsやRunway）と比較すると、Wan2.1 × ComfyUIの ローカル環境での利用には大きなメリット があります。

クラウド型（例：Pika Labs）	ローカル（Wan2.1 × ComfyUI）
利用にはインターネット接続が必要	オフライン環境でも動作可能
無料枠が限られている	完全無料で使い放題
サーバー負荷で処理が遅くなることも	GPUの性能次第で高速処理可能
プロンプトやデータのプライバシー懸念あり	個人PC内で完結するため安心

「AI動画生成をやってみたいけど、クラウドサービスは制限が多いし…」と思っていた方には、ローカル環境で無料＆自由に使える「Wan2.1 × ComfyUI」 は魅力的な選択肢になるはずです！

3. 必要な環境と準備

Wan2.1 × ComfyUI をローカル環境で動作させるには、いくつかの事前準備が必要です。ここでは、必要なPCスペックやソフトウェアを整理し、セットアップを始める前に準備すべきこと を解説します。

3.1 必要なPCスペック

AI動画生成はGPU（グラフィックボード）を活用するため、ある程度のPCスペックが求められます。

項目	最低スペック	推奨スペック
OS	Windows 10 / 11、Linux	Windows 11、Ubuntu 20.04 以降
GPU（必須）	NVIDIA RTX 2060（VRAM 6GB以上）	NVIDIA RTX 3090 / 4090（VRAM 24GB以上）
CPU	Intel Core i5 / Ryzen 5	Intel Core i7 / Ryzen 7 以上
メモリ	16GB	32GB 以上
ストレージ	50GB以上の空き容量	SSD 500GB以上推奨

✅ ポイント

NVIDIAのGPUが必須（AMDやIntelのGPUでは動作が難しい）
VRAM（ビデオメモリ）が多いほど、高解像度＆長時間の動画生成が可能
ストレージはSSD推奨（HDDだと処理が遅くなる可能性あり）

もし VRAMが8GB未満 の場合は、生成する動画の解像度や長さを調整することで、なんとか動作させることも可能です。

3.2 事前にインストールしておくもの

ComfyUIとWan2.1を動作させるために、以下のソフトウェアを事前にインストールしておきましょう。

① Python（必須）

ComfyUIはPythonを使って動作するため、Python 3.10 以上 をインストールしておきます。
公式サイトから最新版をダウンロードし、インストール時に 「Add Python to PATH」 にチェックを入れるのを忘れずに！

② Git（推奨）

ComfyUIのインストールにはGitを使うと便利です。Git公式サイトからインストールしてください。

③ NVIDIAのドライバ & CUDA（GPU利用時）

最新の NVIDIAドライバ をインストールし、CUDAが利用できる状態にしておきます。

ドライバダウンロード → NVIDIA公式サイト
CUDAの確認：コマンドプロンプトで nvidia-smi を入力し、CUDAのバージョンが表示されればOK

3.3 Wan2.1モデルとComfyUIの準備

実際のインストールは次の章で解説しますが、ここで事前に用意しておくファイルを紹介します。

① ComfyUIのリポジトリをダウンロード

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

（Gitを使わない場合は、GitHubからZIPをダウンロードして解凍）

② Wan2.1のモデルをダウンロード

Wan2.1モデル（wan2.1.ckpt）を ComfyUI/models/checkpoints/ フォルダに配置
モデルのダウンロードリンクは公式リポジトリまたはコミュニティフォーラムで確認

4. ComfyUIのセットアップ手順

ここからは、ComfyUIをローカル環境にインストールし、実際に動かす手順 を解説します。初心者でもわかるように、できるだけシンプルな方法で進めますので、順番に作業を進めていきましょう！

4.1 ComfyUIをインストールする

① ComfyUIのダウンロード

まず、ComfyUIを公式リポジトリからダウンロードします。

🔹 方法1：Gitを使う（推奨）
Gitがインストールされている場合、以下のコマンドを実行してComfyUIをクローンします。

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

このコマンドを実行すると、現在のフォルダ内に ComfyUI というフォルダが作成されます。

🔹 方法2：ZIPでダウンロード
Gitを使わない場合は、以下の手順でZIPをダウンロードして解凍してください。

ComfyUIのGitHubリポジトリにアクセス
右上の「Code」ボタンをクリックし、「Download ZIP」を選択
ダウンロードしたZIPファイルを解凍し、任意の場所に配置

② Python環境をセットアップする

ComfyUIを動作させるために、必要なPythonライブラリをインストールします。

Pythonがインストールされていることを確認（Python 3.10以上推奨）

python --version

もしインストールされていない場合は、Python公式サイトからインストールしてください。
必要なパッケージをインストール
ComfyUIのフォルダに移動し、以下のコマンドを実行します。

cd ComfyUI
python -m venv venv  # 仮想環境の作成（推奨）
source venv/bin/activate  # Mac/Linuxの場合
venv\Scripts\activate  # Windowsの場合
pip install -r requirements.txt  # 必要なライブラリをインストール

これで、ComfyUIが動作するための環境が整いました！

4.2 ComfyUIを起動する

セットアップが完了したら、ComfyUIを実際に起動してみましょう。

ComfyUIのフォルダに移動する

cd ComfyUI

ComfyUIを起動する

python main.py

または、Windowsの場合は以下のバッチファイルを実行することで、簡単に起動できます。

run_nvidia_gpu.bat

ブラウザでComfyUIを開く
正常に起動すると、ターミナルに 「Running on http://127.0.0.1:8188」 のような表示が出ます。
→ ブラウザで http://127.0.0.1:8188 にアクセス すれば、ComfyUIの画面が開きます！ 🎉

4.3 起動時にエラーが出た場合の対処法

もしComfyUIが正常に起動しない場合は、以下のポイントをチェックしてください。

✅ エラー: 「ModuleNotFoundError: No module named 'xxxx'」
→ pip install -r requirements.txt をもう一度実行して、依存ライブラリを再インストール。

✅ エラー: 「CUDA not found」または「Torch not compiled with CUDA enabled」
→ GPUを使う場合は、NVIDIAのドライバ & CUDAを最新にする（nvidia-smi で確認）。
→ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 でPyTorchのCUDA対応版をインストール。

✅ エラー: 「Permission denied」または「Access denied」
→ Windowsなら 管理者権限でコマンドプロンプトを開く。
→ Mac/Linuxなら chmod +x run_nvidia_gpu.bat を試す。

4.4 ComfyUIの基本的な使い方（簡単な確認）

ComfyUIが正常に起動したら、試しに簡単な画像生成をしてみましょう。

ノードを配置
- 「Load Checkpoint」ノードを追加し、モデルをロード
- 「Text Prompt」ノードを追加し、プロンプトを入力（例: "A futuristic city at sunset"）
- 「KSampler」ノードをつなぎ、画像を生成
「Queue Prompt」をクリック して画像を生成
→ これで、ComfyUIが正しく動作していることを確認できます！

5. Wan2.1を使って動画を生成する方法

ここからは、ComfyUIにWan2.1モデルを組み込み、実際にAI動画を生成する手順 を解説します。手順に沿って進めるだけで、簡単にローカル環境でAI動画を作れるようになります！ 🎥✨

5.1 Wan2.1のモデルをダウンロード

まず、Wan2.1の動画生成モデルをダウンロードし、ComfyUIに組み込みます。

① モデルファイルを取得

Wan2.1のモデル（wan2.1.ckpt または .safetensors）を以下の方法でダウンロードします。

公式リポジトリまたはコミュニティフォーラムで「Wan2.1」を検索
wan2.1.ckpt または .safetensors をダウンロード
ダウンロードしたファイルを ComfyUI/models/checkpoints/ フォルダに移動

5.2 Wan2.1をComfyUIで読み込む

次に、ComfyUIを起動し、Wan2.1を読み込んで設定を行います。

ComfyUIを起動（まだ開いていない場合）

cd ComfyUI python main.py

→ ブラウザで http://127.0.0.1:8188 にアクセス

Wan2.1モデルをロード
- 「Load Checkpoint」ノードを追加
- wan2.1.ckpt を選択し、読み込む
ノードを組み立てる（基本の動画生成フロー）
- 「Text Prompt」ノードを追加（例: "A cat running in a garden, 4K cinematic style."）
- 「KSampler」ノードを追加（画像を生成するためのノード）
- 「Image to Video」ノードを追加（静止画を動画に変換する）
- すべてのノードをつなぎ、「Queue Prompt」を押して実行

5.3 動画生成の設定をカスタマイズ

Wan2.1を使うと、さまざまな動画生成のパラメータを調整できます。

✅ プロンプトの工夫（動画のテーマを決める）
例：

"A futuristic city skyline at sunset, cinematic style, ultra-realistic, 4K resolution."

具体的な指示を入れる（例: "cinematic", "4K", "slow motion" など）
動きの指示を入れる（例: "a cat running", "a bird flying"）

✅ フレーム数（動画の長さ）

短めの動画（4～8フレーム） → VRAMが少ないPC向け
長めの動画（16フレーム以上） → 高性能なGPU向け

✅ 解像度の調整（高解像度ほどGPUの負荷が大きい）

低負荷（512×512） → VRAM 6GBでも動作可能
高品質（1024×1024） → VRAM 12GB以上推奨

✅ スムーズな動きを作る工夫

「img2vid」機能を活用（静止画から動画を作る）
フレーム補間（interpolation）を利用（別の拡張機能が必要）

5.4 生成した動画の確認と保存

動画が生成されたら、結果を確認して保存しましょう。

「Image to Video」ノードの出力を確認
生成された動画をクリックし、保存
- ComfyUI/output/videos/ フォルダに動画が保存される
- MP4やGIF形式に変換する場合、別のツール（FFmpegなど）を使用

✅ FFmpegでMP4に変換する方法
ターミナルで以下のコマンドを実行すると、画像をMP4に変換できます。

ffmpeg -framerate 8 -i frame_%04d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4

※ -framerate 8 の数字を変えると、動画の速度を調整可能。

5.5 動画生成の応用テクニック

Wan2.1 × ComfyUIをさらに活用するための応用テクニックを紹介します。

✅ ControlNetを活用する（動画の動きをより精密に）

ControlNetを導入すると、動画の構図や動きを詳細にコントロール可能

✅ スタイルを統一する（LoRAモデル）

LoRA（軽量な追加学習モデル）を使うことで、特定のアートスタイルの動画を作成可能

✅ 手持ちの画像を元に動画を作る（img2vid）

既存の静止画を元にしたAIアニメーション作成も可能

6. 生成結果と応用のヒント

Wan2.1 × ComfyUIを使って動画を生成できるようになったら、次は 「より高品質な動画を作るコツ」や「応用テクニック」 を試してみましょう！ここでは、生成結果を改善する方法や、さらなる活用アイデアを紹介します。

6.1 生成結果のクオリティを向上させる方法

AI動画の品質を上げるには、以下のポイントを意識すると効果的です。

① 解像度とフレーム数の調整

低解像度（512×512）：処理が速いが、ディテールが粗くなる
高解像度（1024×1024以上）：クオリティは上がるが、VRAM使用量も増える
フレーム数（8～16フレーム推奨）：多すぎるとVRAM負荷が高くなる

✅ おすすめ設定（VRAM 8GB以上の場合）

解像度: 768×768  
フレーム数: 12～16フレーム  
サンプル数: 25～30

② プロンプトの工夫（テキストの指示を最適化）

動画の出来栄えはプロンプトの書き方によって大きく変わります。

🎯 良いプロンプトの例

"A futuristic city at sunset, cinematic style, ultra-realistic, 4K resolution, highly detailed, smooth motion"

🔻 NGなプロンプトの例

"A city"（短すぎて曖昧な結果になる）  
"Beautiful, amazing, fantastic, stunning"（曖昧な形容詞が多すぎるとブレる）

💡 ポイント

具体的な単語を使う（"cyberpunk city" のように詳細なテーマを指定）
動きを入れる（"a cat running", "a bird flying" など）
画質やスタイルを明確にする（"4K, cinematic style" など）

③ モーションの滑らかさを向上させる

AI動画は、動きがカクつくことがあります。以下の方法で改善可能です。

✅ フレーム補間（interpolation）を利用する

AIのフレーム補間ツール（RIFE、Flowframes など）を使うと、動きがスムーズになる
ffmpeg を使ってフレーム補間することも可能

ffmpeg -i input.mp4 -filter:v minterpolate output.mp4

✅ ControlNetを活用する

ControlNetを使うと、特定の動きを強調した動画生成 が可能

6.2 応用テクニック：さらに高度な動画生成へ

Wan2.1 × ComfyUIは、さまざまな拡張機能と組み合わせることで、より多彩な動画生成が可能になります。

① LoRAモデルで特定のスタイルにカスタマイズ

LoRA（Low-Rank Adaptation）を活用すると、特定のアートスタイルに特化した動画を作れます。

アニメ風のLoRA → "Anime Diffusion LoRA" を適用
油絵風のLoRA → "Van Gogh Style LoRA" を適用

💡 LoRAモデルは CivitAI や Hugging Face で入手可能。

② 既存の画像から動画を作る（img2vid）

手持ちの画像を元に動画を生成することもできます。

手順：

「Image Loader」ノード で画像を読み込む
「KSampler」ノード を適用（軽い動きを追加）
「Image to Video」ノード で動画に変換

✅ おすすめ用途

キャラクターのアニメーション化（イラストを動かす）
風景写真の動画化（静止画に動きをつける）

③ 動画にエフェクトを追加（After Effectsとの連携）

生成した動画をさらに魅力的にするために、After Effects（AE）などの動画編集ソフトと組み合わせるのもおすすめです。

✅ 活用例

AI動画にモーショングラフィックスを追加
発光エフェクトやブラーでシネマティックな雰囲気に

6.3 生成した動画の活用アイデア

AI動画は、さまざまな用途で活用できます！

✅ SNSコンテンツとして

AI動画を Instagramリール、TikTok、YouTubeショート動画 に投稿
AIアートと組み合わせたオリジナル映像作品を作成

✅ ゲームや映像制作に活用

ゲームの 背景アニメーション や シネマティックシーン に活用
SF映画風のショートムービー制作

✅ NFTアートやデジタルアートとして販売

OpenSeaやFoundationで AIアート動画NFT として販売することも可能

7. まとめ

この記事では、Wan2.1 × ComfyUIを使ってローカル環境でAI動画を生成する方法 を解説しました。
クラウド型のAIツールと違い、無料で制限なく使える のが大きなメリットです。しかも、意外と簡単に動かせることがわかったと思います！

📌 この記事のポイント

✅ Wan2.1 × ComfyUIとは？

Wan2.1：Stable DiffusionをベースにしたAI動画生成モデル
ComfyUI：ノードベースのGUIで直感的に操作できるAIツール
ローカル環境で動かせるメリット（無料＆プライバシー保護＆カスタマイズ自由）

✅ セットアップ手順（初心者でもOK！）

必要なPCスペックを確認（NVIDIA GPU推奨）
Python、Git、NVIDIAドライバ をインストール
ComfyUIのセットアップ（簡単なコマンドでOK）
Wan2.1モデルをダウンロード＆読み込み
実際に動画を生成！（プロンプト＆フレーム設定を工夫）

✅ 動画生成をさらに良くするコツ

プロンプトを具体的にする（動きや画質の指示を明確に）
解像度＆フレーム数を最適化（VRAMに合わせて調整）
LoRAモデルやControlNetを活用（スタイルや動きをカスタマイズ）
フレーム補間ツール（RIFE、FFmpeg）で滑らかな動きに！

🎥 AI動画生成を楽しもう！

AI動画生成は、今後さらに進化する分野です。ローカル環境で自由に試せるWan2.1 × ComfyUI を活用すれば、誰でも簡単にAI動画を作成できます！

💡 次に試したいこと！

長尺の動画を作るには？（AIの連続生成やフレーム補間を活用）
特定のスタイルで動画を作るには？（LoRAモデルやControlNetを導入）
音声やBGMを追加して作品として仕上げる

🎬 あなたも、ローカル環境でAI動画制作にチャレンジしてみましょう！

🔗 参考リンク & 追加リソース

✅ ComfyUI公式GitHub
✅ Wan2.1モデル配布サイト（Hugging Faceなど）
✅ CivitAI（LoRAモデルや追加機能）
✅ FFmpeg公式サイト（動画変換ツール）

カテゴリー: AI