ComfyUI-PainterI2V — Wan2.2 用画像→動画強化ノード

AI/ML

概要

ComfyUI-PainterI2Vは、TikTokクリエイター「绘画小子」が作成したWan2.2ベースの画像→動画ノード改良版です。問題となっていた4ステップLoRA適用時の「動きが遅く・残像が出る(スローモーション化)」を改善するため、モーション振幅の増幅や明るさ分布の保全処理を導入しています。単フレーム入力(静止画からの動画生成)を念頭にチューニングされ、既存のWanImageToVideoノードと入れ替えるだけで使える互換性を持ちます。インストールはComfyUI Managerからの導入が推奨され、手動インストールもサポートされています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 16
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 16
  • コミット数: 11
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Wan2.2のImage-to-Videoワークフローと即差し替え可能なプラグインノード
  • 4ステップLoRA(例:lightx2v)適用時の「動きの鈍化」を15〜30%改善
  • 明るさ分布を保持するアルゴリズムで画質の劣化を抑制
  • 単フレーム入力に最適化、ComfyUI Manager経由で簡単インストール

技術的なポイント

PainterI2VはNodes定義(nodes.py)とメタ情報(manifest.py)を中心に実装された小型のComfyUIカスタムノードです。技術的な狙いは、低ステップ数で学習されたLoRAが生成する微小な動きベクトル(あるいは内部的な補間量)が、標準処理のままだと動作幅を狭めスローモーション風になる点を補正することにあります。本ノードは「motion_amplitude」などのパラメータでモーション振幅にスケールを掛ける手法を採り、推奨初期値は1.15とされています。これにより各フレーム間の変位を強めつつ、明るさ(輝度)分布に影響を与えないよう正規化や明度保存処理を導入している点が特徴です。

コード構成はシンプルで、nodes.pyにノードの入出力と処理フローが記述され、init.py/manifest.pyでComfyUIへの登録とメタデータを定義しています。対比テスト用のワークフローファイル(对比测试工作流2025-11-9.json)が含まれており、標準のWanImageToVideoとPainterI2Vを切替えて比較測定できる構成になっています。設計方針としては互換性優先で、既存パラメータ体系を崩さずに追加補正を行うため、既存ワークフローへ導入する際の改修負担が小さいのが利点です。実際の効果は使うLoRAや元画像の特性に依存しますが、運用上は「motion_amplitude」や細かな補正パラメータをチューニングすることで、動きの自然さと残像のバランスを調整できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • README.md: file
  • init.py: file
  • manifest.py: file
  • nodes.py: file
  • 对比测试工作流2025-11-9.json: file

まとめ

既存Wan2.2ワークフローに容易に差し替え可能で、4ステップLoRAによる動作鈍化問題を手軽に緩和できる有用なプラグインです。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋: 此节点由抖音博主:绘画小子 制作。
Wan2.2 图生视频增强节点,专门针对4步LoRA(如 lightx2v)的慢动作问题进行优化。
🎯 解决的问题
✅ 减少慢动作拖影:提升运动幅度15-30%
✅ 保持画面亮度:增强算法不破坏亮度分布
✅ 单帧输入优化:专为单帧图生视频设计
✅ 即插即用:完全兼容原版Wan2.2工作流
📦 安装(抜粋)
方法1:ComfyUI Manager(推荐)…
方法2:手动安装(custom_nodes配下にクローン)
🚀 使用方法(抜粋)
替换节点:在工作流中将 WanImageToVideo 替换为 PainterI2V
参数设置:motion_amplitude: 1.15(推荐起始值)
その他パラメータは原版を踏襲。