Wan 2.1ビデオ生成モデルをローカルにインストールして使用する方法 | 2025年最新チュートリアル

SwarmUIを使用して、強力なWan 2.1ビデオ生成モデルをローカルにインストールして使用する方法を学びましょう。このステップバイステップガイドで、高品質のAIビデオを無料で作成できます。

Rock Smith

更新日 2025年03月07日

Wan 2.1—新しいオープンソースのビデオ生成モデルをご紹介します！AIPUREでは、Wan 2.1の完全無料かつ強力なローカルセットアップのためのわかりやすいチュートリアルを提供しています。これにより、高品質で印象的かつ詳細豊富なAIビデオを生成することができ、一切の費用をかけずに利用できます。

Wan 2.1とは何ですか？

このチュートリアルに進む前に、Wan 2.1について簡単に説明します。Wan 2.1は、中国のアリババが開発した強力なビデオ生成モデルです。この高度なツールは、テキストからビデオと画像からビデオの両方の機能をサポートしており、1.3Bと14Bの2つのバリアントが利用可能です。コンパクトな1.3Bバージョンは8GBのVRAMのみを必要とし、ローカル展開に最適です。一方、14Bバージョンは、優れた意味理解、現実的な物理シミュレーション、高度な動作表現能力により、現在のオープンソースのビデオモデルの中でも際立っています。

過去数日間、Wan 2.1を徹底的に探索し、その優れたビデオ品質と高速な生成速度に誠実に感銘を受けました。では、自分で試してみませんか？次に、ローカルマシンでWan 2.1を簡単に展開して使用する方法をステップバイステップでお見せします。

Wan 2.1のインストール方法 | ステップバイステップガイド

Wan 2.1ビデオ生成モデルをローカルマシンに素早くインストールして実行する方法を詳しく説明します。

📌ステップ1: Gitと.NET 8 SDKのセットアップ

まず、2つの重要な開発コンポーネントであるGitと.NET 8 SDKをセットアップする必要があります。

1. Gitのインストール:

公式の[Gitウェブサイト](https://git-scm.com/downloads/win)にアクセスし、ご使用のオペレーティングシステム（Windows/Mac/Linux）に適したインストーラーをダウンロードします。
ダウンロード後、インストーラーをダブルクリックし、指示に従ってインストールプロセスを完了します。デフォルトのオプションを選択することをお勧めします。

2. .NET 8 SDKのインストール:

[公式.NET 8 SDKウェブサイト](https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/8.0)にアクセスし、ご使用のシステムに適したインストーラーを選択します（Windowsの場合は推奨のインストーラーを選択します）。
ダウンロードしたファイルをダブルクリックし、ウィザードの手順に従ってインストールを完了します。
これら2つのインストールが完了したら、基本的な環境セットアップが完了です。

📌ステップ2: SwarmUIのインストールと設定

次に、主なインターフェースであるSwarmUIを展開します。SwarmUIは、Wan 2.1を簡単に実行できる直感的なグラフィカルインターフェースです。

1. SwarmUIのダウンロード:

[SwarmUI GitHubリポジトリ](https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI?tab=readme-ov-file)にアクセスし、ページを下にスクロールして「Windowsでのインストール」のセクションを見つけてください。

🌟注意:

MacやLinuxを使用している場合は、そのページに対応する指示も記載されています。
そのセクションで提供されている青色のインストールリンクをクリックすると、SwarmUIランチャーが自動的にダウンロードされます。

2. インストーラーの実行:

ダウンロードしたランチャーを適切なインストールディレクトリに移動します。

❗️重要:

可能であれば、"C:"ドライブに配置しないでください。モデルファイルはかなりのディスクスペースを占めます。
SwarmUIランチャーをダブルクリックして実行します。Windows TerminalやCommand Promptが自動的に開き、必要なコンポーネントのインストールが始まります。

3. ブラウザ経由の初期セットアップ:

インストールが成功すると、SwarmUIのローカルサーバーが自動的に起動し、ブラウザタブが開いてセットアップページが表示されます。
画面に表示されるガイダンスに従い（約7つの簡単なステップがあります）、インストールを設定し、初期セットアップを完了します。
設定が完了すると、SwarmUIのユーザーインターフェース（UI）がブラウザに直接表示されます。準備完了です！

💡ヒント:

UIを誤って閉じた場合や後で再開したい場合は、インストールフォルダに戻り、`launch-windows.bat`という名前のファイルを見つけ、再度ダブルクリックしてください。将来、デスクトップに便利に配置するためのショートカットを作成することを検討してください。このファイルを右クリックして「ショートカットの作成」を選択します。

📌ステップ3: Wan 2.1モデルファイルのダウンロード

次に、Hugging FaceからWan 2.1の必須モデルファイルを取得します。

1. ベースモデルファイル:

[Hugging Face Wan 2.1ページ](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/diffusion_models)にアクセスし、ログインします（初めての場合はアカウントを作成し、いくつかの基本的な質問に答えてください）。

2. GPUの能力に合ったバージョンを選択:

1.3Bモデル（約3GB未満のファイルサイズ）: 8GB程度のVRAMを搭載したシステム向け。
14Bモデル: 高性能なGPUと高いVRAM容量を搭載し、優れたパフォーマンスと出力品質を求める場合向け。
適切なバージョンを選択し、ベースモデルファイルをコンピュータにダウンロードします。

3. モデルファイルの配置:

SwarmUIのインストールディレクトリに移動し、以下のサブフォルダパスに移動します: SwarmUI/Models/diffusion_models/
ダウンロードしたベースWan 2.1モデルファイル（https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/clip_vision）をこの`diffusion_models`フォルダに配置します。

4. 必要な追加ファイル（CLIPとVAE）:

Wan 2.1には、CLIPモデル（https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/text_encoders）とVAEファイル（https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files/vae）の2つの補助ファイルが必要です。
これらのファイルをそれぞれのHugging Faceページからダウンロードします。一般的なコンピュータ向けには、CLIPの軽量なfp8バージョンをお勧めします。
ダウンロード後、CLIPファイルを"SwarmUI/Models/clip/"に、VAEファイルを"SwarmUI/Models/vae/"に配置します。
これらが適切に配置されれば、モデルファイルの準備が完了です。

📌ステップ4: ワークフローファイルのダウンロードとインポート

この最終ステップで、ビデオ作成に移ることができます。

1. ワークフローテンプレートのダウンロード:

[ワークフローファイルのダウンロードページ]（https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/example%20workflows_Wan2.1）にアクセスし、3つのワークフローが利用可能であることを確認します。

- テキストからビデオ

- 画像からビデオ 480p

- 画像からビデオ 720p

タスクに適したワークフローを選択してダウンロードします（最大の柔軟性のために3つすべてをダウンロードすることもできます）。

2. ワークフローファイルのインポート:

ブラウザでSwarmUIを開き、ダウンロードした各ワークフローファイルをSwarmUIのブラウザインターフェースにドラッグアンドドロップします。
SwarmUIがワークフローを自動的にインポートし、対応するタブを開き、使用準備が整います。
これで完了です—Wan 2.1のローカル環境でのセットアップが完了しました！

🎉 おめでとうございます！

Wan 2.1のインストールとセットアップが完了しました！

この無料で強力なモデルを使用して、素晴らしいAIビデオの生成を開始する準備ができました。次のチュートリアルに進んで、Wan 2.1の強力なビデオ生成機能を活用する方法を学びましょう！

Wan 2.1ビデオ生成モデルの使用方法 – 2025年新版ガイド

SwarmUIを成功裏にインストールし、関連するモデルファイルを適切なフォルダに配置したら、SwarmUIインターフェース内でWan 2.1を使用して印象的なAI駆動のビデオを生成する方法は以下の通りです。

⚙ ステップ1: SwarmUIを開いてモデルにアクセスする

`launch-windows.bat`（Windows）またはインストールディレクトリ内の対応する起動ファイルをダブルクリックしてSwarmUIを起動します。
ブラウザウィンドウが自動的に開き、SwarmUIワークスペースが表示されます。心配いりません—使いやすく設計されています。

⚙ ステップ2: Wan 2.1モデルを選択する

上部のツールバーで「Generate」タブをクリックします。
ドロップダウンオプションから「Models」を選択します。
これにより、インストールディレクトリ内の利用可能なモデルの一覧が表示され、Wan 2.1も含まれます。
Wan 2.1モデルがすぐに表示されない場合は:
まず、「リフレッシュアイコン」をクリックしてモデルディレクトリを更新します。
それでも表示されない場合は、モデルファイルが正しく配置されているか確認してください。パスは以下のようになるはずです: SwarmUI/Models/diffusion_models/。
Wan 2.1が見つかったら、表示された利用可能なモデルから選択します。

⚙ ステップ3: 生成タイプを選択する（テキストからビデオまたは画像からビデオ）

Wan 2.1が選択されると、上部パネルにワークフローのオプションが表示されます:

テキストからビデオの場合:

1. 「Text-to-Video」ボタンを選択し、専用のインターフェースとワークフローボックスが表示されます。

2. 進める前に、以下の基本設定を調整します:

フレームレート（ビデオの流動性や滑らかさを制御します。一般的な選択肢は15fps、24fps、30fpsです）
エクスポート形式（MP4、GIF、WebPが選択できます。MP4は共有や実用的な用途に最も適しています）

3. これらの設定を最終的に決定したら、「Comfy Workflow」をクリックして高度なワークフロー編集パネルを開きます。

⚙ ステップ4: ワークフローパネルでプロンプトを入力し、設定を調整する

ワークフローパネルは、明確な色のボックスで入力を視覚的に整理します:

緑色のボックス（ポジティブプロンプト）:

ビデオに正確に表示したい詳細な説明的なプロンプトをここに入力します。（例: 「霧がかった山々の上に昇る映画のような日出、暖かい色調、鮮やかな霧」）

薄い赤色のボックス（ネガティブプロンプト）:

ビデオに避けたい要素や効果を指定します。例えば、「ぼけ」や「歪んだ顔」など。

下部パネル（ビデオの解像度と長さ）:

720pや480pなどの希望するビデオの解像度を慎重に選択します。高解像度は通常、より多くのVRAMを必要とし、レンダリングに時間がかかります。

ビデオの長さを要件に合わせて調整します（2-5秒のクリップはテストとして一般的です。長いビデオはより多くのリソースと生成時間を必要とします）。

⚙ ステップ5: ビデオの生成とダウンロード

1. プロンプトを慎重に準備し、すべての設定をカスタマイズしたら:

「Queue」ボタンをクリックしてビデオ生成を開始します。

2. ビデオ生成時間は、ハードウェアの性能とビデオ設定によって大きく異なります:

生成キュー（左上隅にあります）でいつでもジョブの進行状況を監視できます。

3. 生成が成功裏に完了したら:

生成されたビデオのプレビューが画面に表示されます。
生成されたビデオを右クリックし、ローカルコンピュータの希望するディレクトリにダウンロードします。

🎬 特別ワークフロー: 画像からビデオの生成

Wan 2.1は、画像を魅力的な短いビデオに変換することも簡単にできます:

以前にダウンロードしたImage-to-VideoワークフローテンプレートをSwarmUIのウェブUI領域に直接ドラッグアンドドロップします。
インポートされたワークフローがワークスペースに自動的に読み込まれます。
ワークフローアイテフェースで、左下パネルの「Upload Image」ノードを見つけ、アップロードボタンをクリックし、ビデオに変換したい画像を選択します。
前述の手順でフレームレートとビデオの長さを選択します。
プロンプトを調整します（画像からビデオの場合、通常はオプションです）。その後、「Queue」を再度クリックして生成を開始し、ビデオがレンダリング完了するのを待ちます。