Wan2.2の使い方｜ComfyUIで無料の動画生成・必要VRAM【2026年最新】

Wan2.2（ワン）は、Alibabaの動画生成AI「Wan」シリーズのうち、モデルの重みが公開されていて自分のPCで動かせる世代です。2026年10月時点では後継のWan 3.0も登場していますが、Wan 3.0はAPIでの提供に限られ、ローカルで使える最新のWanは今もWan2.2系です。

モデルの種類と必要なVRAMを先に把握すると、手持ちのPCでどこまで作れるかを迷わず判断できます。Wan2.2は同じシリーズでも、8GBのGPUで動くモデルと80GBのGPUを前提にしたモデルが混在しているためです。

本記事では、Wan2.2の基本情報・3つの使い方・必要VRAM・ComfyUIでの始め方をまとめています。さらに、目的別の作り方、プロンプトのコツ、LoRAの使い方、商用利用の注意点も紹介します。動画生成AI全体の比較は、動画生成AIおすすめで解説しています。

Wan2.2とは？できることと基本情報の早見表

Wan2.2とは、Alibabaの開発チーム（Wan）が2025年7月28日にApache 2.0ライセンスで公開した、オープンソースの動画生成AIです。モデルの重みを無料でダウンロードでき、ComfyUIなどに読み込めば自分のPCでテキストや画像から動画を作れます。

ここでは、Wan2.2の基本情報を早見表で示したうえで、モデルの種類・Wan2.1との違い・Wan 3.0との関係を順に解説します。

Wan2.2の基本情報（早見表）

Wan2.2は、ローカルで動かせば料金がかからず、生成した動画を商用にも使える動画生成AIです。ライセンスがApache 2.0で、公式のREADMEも生成物に対する権利を主張しないと明記しているためです。

Wan2.2の基本情報を、以下の表にまとめます。

※2026年10月時点・Wan2.2 GitHub（README）、ComfyUI公式ドキュメント、Alibaba Cloud Model Studio料金ページより

上記のとおり、Wan2.2は「無料・商用可・ローカルで動く」の3点がそろった動画生成AIです。代わりにGPUを積んだPCが必要になるため、次の章以降でモデルの選び方と必要スペックを確認しましょう。

Wan2.2のモデルの種類

Wan2.2のモデルは、作りたい動画の入力（テキスト・画像・音声・参考動画）によって使い分けます。名前の「T2V」はテキストから動画、「I2V」は画像から動画、「TI2V」はその両方に対応することを表しています。

公開されている主なモデルを、以下の表で比較します。

※2026年10月時点・Wan2.2 GitHub（README）、Hugging Face（Wan-AI）より

初めて使う方は、テキストと画像の両方に対応し、必要VRAMが最も少ないTI2V-5Bから始めると迷いません。なお、Animate-2-14Bは公式の検証環境が720PでA800を8枚、480Pで2枚使う構成で、ComfyUIへの対応は2026年10月時点で「今後対応予定」の扱いです。

Wan2.2とWan2.1の違い

Wan2.2は、2025年2月に公開されたWan2.1から、モデルの仕組みと学習データを大きく強化した版です。公式READMEでは、主な違いとして以下の3点を挙げています。

• MoE（専門家の組み合わせ）構造：全体の構図を作る「高ノイズ」担当と、細部を仕上げる「低ノイズ」担当の2つのモデルを切り替える。2つはそれぞれ約14Bで、1ステップで動くのは14B分のため計算量は増えない
• 映像美のデータ：照明・構図・コントラスト・色調などのラベル付きデータで学習
• 学習データの増加：Wan2.1より画像が65.6％、動画が83.2％増えた

さらに、TI2V-5Bは圧縮率を高めたVAE（時間4×縦16×横16）を使い、家庭用GPUで720Pを扱えるようにしています。一方、Wan2.1にはVRAM 8.19GBで動くT2V-1.3Bがあり、軽さを優先する場面では今も選択肢になります（2026年10月時点・Wan2.1 GitHubより）。

Wan 3.0など後継モデルとの関係

Wan2.2の後継には、Wan2.5・2.6・2.7、2026年8月に発表されたWan 3.0がありますが、いずれもモデルの重みは公開されていません。2026年10月時点で、Hugging FaceのWan-AIが公開しているモデルはWan2.2系までで、Wan2.5以降はAlibaba Cloud Model StudioのAPIなどで使う形です。

Wan 3.0は、1回で最大30秒・最大1080Pの動画を作れるモデルで、テキスト・画像・音声・動画に加えて文書ファイルも入力に使えます（2026年10月時点・Alibaba Cloud公式ブログより）。Pikaなど、複数のモデルを使えるサービス経由でも利用できます。

つまり、手元のPCで無料で動かすならWan2.2、長尺・高解像度をクラウドで作るならWan 3.0という使い分けになります。

Wan2.2を使う3つの方法｜ローカル・Web版・API

Wan2.2を使う方法は、ローカル（自分のPC）・公式のWeb版・APIの3つに分かれます。方法によって、料金・必要な機材・使えるモデルが変わるためです。

ここでは、3つの方法の違いを表で比べたうえで、それぞれの特徴と注意点を解説します。

※2026年10月時点・Wan2.2 GitHub、Wan公式サイト、Alibaba Cloud Model Studio料金ページより

ローカル（ComfyUI）で使う

ローカルでWan2.2を使う方法は、無料で何本でも生成でき、商用利用もしやすい方法です。モデルの重みが公開されていて、生成にかかる費用はPCの電気代だけだからです。たとえば、ComfyUIにはWan2.2のテンプレートが用意されており、モデルファイルを所定のフォルダに置くだけで動かせます。

ただし、GPUのVRAMが足りないと生成が止まったり、極端に遅くなったりします。必要VRAMは次の章で解説します。

Web版（wan.video）で使う

Wanの公式サイト（wan.video）では、ブラウザ上でテキストや画像から動画・画像を生成できます。PCにGPUがなくても試せるため、ローカル環境を作る前に出来栄えを確かめたい方に向いています。

ただし、Web版で選べるモデルや無料枠・料金は、2026年10月時点で公式ページから確認できる形で公開されていません。利用前にサイト内の表示と利用規約を確認してください。

API（Alibaba Cloud Model Studio）で使う

Alibaba Cloud Model StudioのAPIでは、Wan2.2を含むWanシリーズを1秒単位の従量課金で使えます。自分でGPUを用意せずに、アプリやワークフローから動画生成を呼び出せるためです。国際版（シンガポール）の主な料金は、以下のとおりです。

※2026年10月時点・Alibaba Cloud Model Studio料金ページより。wan3.0-videoは期間限定の割引価格

新規利用者には、モデルごとに90日間有効の無料枠があります（Wan2.x系のテキストから動画は50秒、Wan 3.0は30秒）。たとえば、wan2.2-t2v-plusの480Pで5秒の動画を作ると約0.1ドルが目安です。

Wan2.2の必要VRAMとPCスペック

Wan2.2の必要VRAMは、モデルの大きさと動かすソフトによって8GBから80GBまで変わります。公式スクリプトはモデルをそのままGPUに載せる前提で、ComfyUIはGPUに載りきらない部分をメインメモリに逃がす「オフロード」に対応しているためです。

ここでは、公式が示す必要VRAMと、手持ちのGPUに合ったモデルの選び方を解説します。

公式スクリプトの必要VRAM

Wan2.2の公式スクリプト（generate.py）は、A14Bのモデルで80GB以上、TI2V-5Bで24GB以上のVRAMを前提にしています。A14Bは高ノイズ・低ノイズの2つの14Bモデルを使うため、データセンター向けのGPUを想定した数値です。

公式READMEが示す必要VRAMは、以下のとおりです。

• T2V-A14B・I2V-A14B・S2V-14B：80GB以上のGPU
• TI2V-5B：24GB以上のGPU（RTX 4090など）

TI2V-5Bは、RTX 4090 1枚で720P・5秒の動画を9分以内に生成できると公式に記載されています（2026年10月時点・Wan2.2 GitHubより）。

ComfyUIなら8GBから動く理由

ComfyUIでは、Wan2.2のTI2V-5Bを8GBのVRAMで動かせます。ComfyUIのオフロード機能が、GPUに載りきらない部分をメインメモリに移しながら処理するためです。ComfyUI公式ドキュメントも「5Bは、ComfyUIのネイティブのオフロードで8GBのVRAMに十分収まる」と説明しています。

14Bについては、ComfyUI公式がWan2.2 Fun Control（14B）をRTX 4090D（24GB）・640×640・81フレームで動かし、約524秒、4ステップのLoRAを使うと約138秒で生成した結果を掲載しています（2026年10月時点・ComfyUI公式ドキュメントより）。ただし、14Bの必要VRAMそのものは公式に数値がなく、メインメモリが少ないPCではオフロードしても処理が遅くなります。

VRAM別のモデルの選び方

Wan2.2のモデルは、手持ちのGPUのVRAMから逆算して選ぶと失敗が少なくなります。VRAMが足りないモデルを選ぶと、生成の途中でエラーになり、何度も設定を変えることになるからです。

VRAM別の選び方を、以下の表で比較します。

※2026年10月時点・Wan2.2 GitHub、ComfyUI公式ドキュメントより

これからPCを用意する方は、VRAMの量を優先して選びましょう。動画編集にも使えるPCの選び方は、動画編集パソコンの選び方で解説しています。

ComfyUIでWan2.2を始める手順【4STEP】

ComfyUIでWan2.2を始める手順は、ComfyUIの更新・テンプレートの選択・モデルの配置・生成の4ステップです。ComfyUIには公式のWan2.2テンプレートがあり、ノード（処理の箱）を自分で組まなくても動画を作れます。

ここでは、初めての方でも迷わないよう、TI2V-5Bを例に4つのステップで解説します。ComfyUI自体のインストール方法は、ComfyUIの使い方で解説しています。

1. ComfyUIを最新版にする
2. Wan2.2のテンプレートを開く
3. モデル・テキストエンコーダ・VAEを所定のフォルダに置く
4. プロンプトと解像度・長さを設定して生成する

Wan2.2の使い方｜目的別の4つの作り方

Wan2.2の使い方は、テキストから・画像から・開始と終了のフレームから・複数の動画をつなぐ、の4つに分かれます。作り方によって、見た目をどこまで自分で決められるかが変わるためです。

ここでは、4つの作り方の手順と、それぞれに向いている場面を紹介します。

テキストから動画を作る（T2V）

テキストから動画を作る方法は、素材がなくても文章だけで映像を作れる、最も手軽な使い方です。被写体・背景・動き・カメラを文章で指定し、残りをWan2.2が補って映像にします。たとえば、「雨上がりの夜の路地を、赤い傘を差した人物がゆっくり歩き、カメラが後ろから追う」と書くと、人物と街並みをWan2.2が描きます。

ただし、人物の顔や服装を毎回同じにするのは苦手です。見た目をそろえたいカットは、次の「画像から動画」を使いましょう。

画像から動画を作る（I2V）

ComfyUIで画像から動画を作る方法は、最初のフレームを画像で決めるため、キャラクターや商品の見た目をそろえやすい使い方です。Wan2.2は画像に写っている内容を保ったまま、プロンプトで指示した動きを加えます。TI2V-5BならLoad Imageを有効にするだけで、14Bなら「Wan2.2 14B I2V」テンプレートで作れます。

たとえば、Stable Diffusionで作ったキャラクターの画像を読み込み、「髪が風になびき、ゆっくり振り向く」と指示すると、キャラクターの絵柄を保った短いカットになります。画像の作り方はStable Diffusionの使い方、ほかのツールでの画像から動画の作り方は画像から動画を作るAIおすすめで紹介しています。

開始・終了フレームを指定してループ動画を作る（FLF2V）

開始と終了の2枚の画像を指定する方法（FLF2V）は、動画の始まりと終わりを両方決められる使い方です。ComfyUIの「Wan2.2 14B FLF2V」テンプレートで、1枚目のLoad Imageに開始フレーム、2枚目に終了フレームを読み込み、WanFirstLastFrameToVideoノードでサイズを設定します。

FLF2Vの活用例は、以下のとおりです。

• ループ動画：開始と終了に同じ画像を入れ、つなぎ目の目立たない背景動画を作る
• 変化の表現：つぼみの画像と花が開いた画像を入れ、間の変化を作る
• 商品の向きを変える：正面と横向きの商品画像を入れ、回り込む動きを作る

なお、FLF2Vのテンプレートは低VRAM向けに控えめなサイズが初期値になっています（2026年10月時点・ComfyUI公式ドキュメントより）。

5秒より長い動画をつなげて作る

Wan2.2で長い動画を作るには、短いカットを複数作って編集ソフトでつなぐのが基本です。Wan2.2の公式の生成例は5秒前後の長さで、1回の生成で数十秒の動画を作る使い方は想定されていないためです。

カットのつなぎ目を自然にする方法として、1本目の最後のフレームを画像として書き出し、2本目の画像から動画の入力に使う方法があります。ただし、つなぐ回数が増えるほど色や顔が少しずつずれるため、3〜4本ごとに元の画像に戻して作り直すとそろえやすくなります。1回で長い動画を作りたい場合は、最大30秒に対応したWan 3.0（API）を検討しましょう。

Wan2.2のプロンプトのコツ4つ

Wan2.2の生成結果は、プロンプトに書く要素の順番と量で大きく変わります。Wan2.2は照明・構図・色調などのラベル付きデータで学習しており、プロンプトで書かなかった要素はモデルが自由に補うからです。

ここでは、Wan2.2で使えるプロンプトのコツを4つ、自作のプロンプト例とあわせて紹介します。

被写体→動き→カメラ→光・画風の順に書く

Wan2.2のプロンプトは、被写体・動き・カメラ・光と画風の4要素を毎回この順に書くのが基本です。要素の抜けがあると、生成のたびに抜けた部分が変わり、映像がぶれるためです。

4要素で書いたプロンプトの例は、以下のとおりです。

4つをカンマでつなげば、そのままComfyUIのCLIP Text Encodeに入れられる1文になります。

動きは1カットに1つにする

Wan2.2で動きを指示する際は、1カットにつき主な動きを1つに絞りましょう。5秒前後の短い尺に複数の動作を詰め込むと、動作が途中で混ざって不自然になるからです。たとえば、「振り向いて、手を振って、歩き出す」は3カットに分け、編集でつなぐほうが自然に見えます。

ただし、髪や服が風で揺れるなど、主な動きに付随する小さな動きは同じカットに書いても問題ありません。

ネガティブプロンプトで崩れを減らす

Wan2.2のテンプレートには、映像に出したくない要素を書くネガティブプロンプトの欄があります。手指の崩れや文字の混入など、よく起きる失敗をあらかじめ除外できるためです。

ネガティブプロンプトに入れやすい要素は、以下のとおりです。

• blurry, low quality（ぼやけ・低画質）
• extra fingers, deformed hands（指の増加・手の崩れ）
• text, watermark, subtitles（文字・透かし・字幕）
• static, frozen frame（動かない映像）

ネガティブプロンプトを長くしすぎると本来の指示が弱まるため、実際に起きた失敗だけを足していく使い方がおすすめです。

シードを固定して少しずつ変える

Wan2.2で狙いに近い動画ができたら、シード（乱数の値）を固定してプロンプトを1か所ずつ変えましょう。シードを固定すると、構図や動きの大枠が保たれ、変えた部分の効果だけを確かめられるためです。たとえば、同じシードのまま「warm tone」を「cool blue tone」に変えると、構図はそのままで色調だけを比べられます。

ComfyUIでは、KSamplerノードのcontrol_after_generateを「fixed」にするとシードが固定されます。

Wan2.2でLoRAを使う方法

Wan2.2では、LoRA（追加学習した小さなファイル）を読み込むと、画風・キャラクター・動きを固定したり、生成を速くしたりできます。ベースのモデルを入れ替えずに、目的に合わせた調整を後から足せるのがLoRAの特徴です。

ここでは、Wan2.2用のLoRAの種類・ComfyUIでの読み込み方・入手する際の確認ポイントを解説します。

Wan2.2用のLoRAとは

Wan2.2用のLoRAとは、Wan2.2のモデルに合わせて学習した動画用の追加ファイルです。LoRAはベースのモデルごとに作られるため、Stable Diffusion（SD1.5・SDXL）用の画像向けLoRAはWan2.2では使えません。

Wan2.2用のLoRAは、主に以下の3種類に分かれます。

• 画風のLoRA：アニメ調・水彩風など、映像のタッチをそろえる
• キャラクター・動きのLoRA：特定のキャラクターや動作を再現しやすくする
• 高速化のLoRA：生成に必要なステップ数を減らし、待ち時間を短くする

LoRAの仕組みや自分で作る方法は、LoRAの作り方と使い方で解説しています。

ComfyUIでLoRAを読み込む手順と高速化LoRA

ComfyUIでWan2.2用のLoRAを使うには、LoRAファイルをComfyUI/models/lorasに置き、モデルの読み込みノードの後ろにLoRAの読み込みノードをつなぎます。14Bのモデルは高ノイズ用・低ノイズ用の2つに分かれているため、LoRAもそれぞれのモデルに適用する必要があります。

高速化のLoRAとしては、lightx2vがHugging Faceで公開する「Wan2.2-Lightning」が代表的です。Wan2.2-Lightningは、T2V-A14B・I2V-A14Bの生成を4ステップに減らし、公式の説明では約20倍の高速化をうたっています（2026年10月時点・Hugging Face lightx2v/Wan2.2-Lightningより。ライセンスはApache 2.0）。ComfyUI用のワークフローも同じページで配布されています。

ただし、ステップ数を減らすと細部の描き込みや動きの大きさが変わることがあります。本番のカットは、高速化LoRAあり・なしの両方で見比べてから決めましょう。

LoRAの入手先と利用条件を確認する

Wan2.2用のLoRAは、Hugging FaceやCivitaiなどの共有サイトで探せます。LoRAの利用条件は配布者ごとに決められており、Wan2.2本体がApache 2.0でも、LoRAまで商用利用できるとは限らないためです。

LoRAを入手する際の確認ポイントは、以下のとおりです。

• 対応するベースモデルがWan2.2か（Wan2.1用・5B用・14B用の違い）
• 商用利用・再配布の可否
• 実在の人物を再現するLoRAではないか

たとえば、Civitaiの利用規約（2026年10月6日改定）9.6(b)は、実在の人物の肖像を使う・もとにしたコンテンツを、同意の有無にかかわらず「あらゆる文脈で」禁止しています。Civitaiでのモデルの探し方は、Civitaiの使い方で紹介しています。

Wan2.2とHunyuanVideo・LTX-2の比較

Wan2.2は、ほかのオープンな動画生成AIと比べて、ライセンス上の条件が最も少ないモデルです。HunyuanVideo 1.5やLTX-2.5も自分のPCで動かせますが、利用できる地域や事業規模に条件があります。

ここでは、ローカルで動かせる主な動画生成AI 3つを、性能とライセンスで比較します。

※2026年10月時点・各モデルのGitHub（README・LICENSE）、ComfyUI公式ドキュメントより

比較表から、向いている方は以下のように分かれます。

• Wan2.2：条件を気にせず商用まで使いたい方、8GBクラスのGPUで始めたい方
• HunyuanVideo 1.5：EU・英国・韓国以外で使い、8.3Bの軽めのモデルで720pを作りたい方
• LTX-2.5：音声付き・高解像度の映像を作りたい方（年商1,000万ドル以上の事業者は有料ライセンス）

なお、Wan2.2で人物のポーズや構図を指定したい場合は、Fun ControlなどのControlNet系の仕組みを組み合わせます。詳しくはControlNetの使い方で解説しています。

Wan2.2の商用利用と注意点

Wan2.2で作った動画は、Apache 2.0ライセンスのもとで商用利用できます。ただし、ライセンスが認めるのはモデルの利用条件であり、作った動画の内容が他人の権利を侵害しないかは利用者が確認する必要があります。

ここでは、Wan2.2を仕事で使う前に確認したい4つの注意点を解説します。

Apache 2.0なので商用利用できる

Wan2.2のモデルは、Apache 2.0ライセンスで公開されているため、商用目的でも利用できます。公式READMEは、生成したコンテンツに対して権利を主張せず、利用者が自由に使えると記載しています。

ただし、同じREADMEでは、利用者がモデルの使い方に全責任を負い、法令違反・他者への危害・個人情報の悪用・誤情報の拡散につながる内容を共有してはならないとも定めています。生成物の著作権の扱いは国や事例によって判断が分かれるため、重要な案件では専門家への確認も検討しましょう。

LoRA・派生モデルは配布元ごとの条件を確認する

Wan2.2をもとにしたLoRAや派生モデルは、配布元が定めた条件に従う必要があります。Wan2.2本体のライセンスとは別に、作者が商用利用を禁止したり、クレジット表記を求めたりしている場合があるためです。

たとえば、Hugging FaceやCivitaiのモデルページには、モデルごとにライセンスや利用条件が表示されています。案件で使うLoRAは、ダウンロードした時点の条件を記録しておくと、後から確認を求められたときに説明できます。

実在の人物・他人の画像を無断で動かさない

Wan2.2のI2V・S2V・Animateで、実在の人物や他人が撮影した画像を無断で動かしてはいけません。肖像権やパブリシティ権、著作権の侵害につながり、なりすましや誤情報にも悪用されかねないためです。

Wan2.2を使う際に避けたい使い方は、以下のとおりです。

• 有名人や知人の写真を本人の許可なく動かす
• 他人が撮影・制作した画像やイラストを無断で素材にする
• 実在の人物が話しているように見える動画を作る

人物を登場させる場合は、AIで生成した架空の人物か、権利と許諾を確認できる素材を使いましょう。

Web版・APIは各サービスの規約に従う

Wan2.2をWeb版やAPI、ほかのサービス経由で使う場合は、Apache 2.0ではなく各サービスの利用規約が適用されます。サービスごとに、生成物の扱いや禁止事項、商用利用の条件が定められているためです。たとえば、Alibaba Cloud Model StudioのAPIを使う場合は、Alibaba Cloudの規約と料金体系に従います。

ローカルで作った動画とサービスで作った動画では条件が異なるため、案件ごとにどの環境で作ったかを管理しておくと安心です。

Wan2.2が向いている方・ほかの動画生成AIが向いている方

Wan2.2は、GPUを積んだPCがあり、無料で何本も試作したい方に向いている動画生成AIです。一方、PCの性能に左右されずに高画質・長尺・音声付きの動画を作りたい方には、クラウド型の動画生成AIが向いています。

ここでは、Wan2.2とクラウド型の動画生成AIを、向いている方の違いで比較します。

※2026年10月時点・各公式サイト、Alibaba Cloud公式ブログより

上記のとおり、試作の回数と自由度を重視するならWan2.2、完成品の画質と手軽さを重視するならクラウド型が基準です。クラウド型の代表例はKling AIの使い方と料金で紹介しています。実務では、Wan2.2で構図や動きを試し、本番のカットだけクラウド型で作るといった組み合わせも可能です。

Wan2.2を仕事にするなら知っておきたいこと

Wan2.2を仕事に使うには、生成の操作に加えて、カットを1本の動画に仕上げる編集と、権利・規約を確認する力が必要です。クライアントが求めるのは5秒の素材ではなく、目的に合わせて構成された完成品の動画だからです。

ここでは、Wan2.2を独学で学ぶ際に詰まりやすい場面と、学び方の選択肢を紹介します。

独学で詰まりやすい3つの場面

Wan2.2を独学で学ぶ場合、生成そのものより、ローカル環境の整備と完成品への仕上げで詰まりやすくなります。ComfyUIのエラーやVRAM不足は環境ごとに原因が違い、検索しても同じ状況の解決策が見つからないことが多いためです。

独学で詰まりやすい場面は、以下のとおりです。

• ノードやモデルの読み込みエラーが解決できない
• カットごとにキャラクターの見た目や色がそろわない
• 生成したカットを編集・音入れして納品できる形にまとめられない

上記の場面は、制作の経験がある人からフィードバックを受けると短期間で解決しやすくなります。

スクールで学ぶという選択肢

AI動画を仕事にしたい方には、独学に加えてスクールで学ぶという選択肢があります。AI動画スクール「デジット」では、AI動画生成からAI動画編集までを、専任メンターのマンツーマン伴走で学べます。料金は、2ヶ月プランで一括178,000円（分割は月7,417円〜、24回分割の場合）です。

スクールを比較して選びたい方は、AI動画スクールおすすめの比較で、学べる範囲や料金を確認してください。デジットの無料個別説明会では、学習の進め方や自分に合うプランを相談できます。

Wan2.2の使い方のまとめ

Wan2.2の要点は、以下のとおりです。

• Wan2.2は、Alibabaが2025年7月28日にApache 2.0で公開した動画生成AIで、ローカルなら無料・商用利用可
• 初めてならTI2V-5Bが基本で、ComfyUIなら8GB、公式スクリプトなら24GBのVRAMから動く
• ComfyUIでは最新版に更新し、公式テンプレートを開いて3種類のファイルを置けば生成できる
• 見た目をそろえるなら画像から動画（I2V）、始まりと終わりを決めるならFLF2Vを使う
• Wan 3.0（最大30秒・1080P）はAPI提供で、ローカルで動かせる最新のWanは2026年10月時点でWan2.2系

まずはComfyUIを最新版にし、Wan2.2 5Bのテンプレートで短い動画を1本作って、手持ちのPCでの生成時間を確かめましょう。