RTX5090でWAN2.2最新画像生成動画モデルをテスト – 効果と安定性が大幅向上
RTX5090を使ってWAN2.2の最新画像生成動画モデルを試用してみました。以前のバージョンと比べて安定性が大幅に向上していることを実感できました。
1. ComfyUIのアップグレード
まず、ComfyUIを最新版にアップグレードする必要があります。
仮想環境の有効化
bash
conda activate comfyui
ディレクトリに移動してアップデート
bash
cd <ComfyUI-installation-path>
git pull
pip install -r requirements.txt
python main.py
2. ワークフローのダウンロード
デフォルトワークフローのダウンロードは以下を参考にしてください：
https://docs.comfy.org/tutorials/video/wan/wan2_2
ただし、処理速度がかなり遅いのが難点です！
1280×720、121フレームの動画生成に、RTX5090でも40分以上かかってしまいます。
3. 高速化の実現
最適な解決策はtorch compile + Sage Attention2の組み合わせです。この設定により、処理速度が2倍向上しました！
ワークフローのダウンロードは以下：
https://drive.google.com/file/d/1wPOzuM5MYe3UjjqRfTT0G2lbK1vupHHH/view?usp=sharing
TritonとSageattentionを使用した結果、さらなる高速化を実現できました。RTX5090での720P動画生成時間が18分まで短縮されました。
効果動画参考：
wan2.2-i2v-f16モデルにkj加速ノード使ったら、1時間以上かかってたのが30分まで短縮できた！f8モデルだと18分。下の動画はRTX5090でf16モデルで作った結果です。
下の動画はRTX5090でf8モデルで作った結果です。
4. その他の高速ワークフロー
より高速な処理を求める場合は、以下のワークフローもおすすめです：
ワークフローのダウンロードは以下：
https://drive.google.com/file/d/1pvhqzBkId0fdnqgGkHm_JolHTiZdhAd2/view?usp=sharing
処理速度は非常に速く、品質は若干下がりますが、基本的に60秒で5秒の動画を生成できます。手軽にテストしたい場合には最適です。
効果動画参考：
まとめ
WAN2.2は前バージョンと比較して安定性が大幅に改善されており、RTX5090との組み合わせで実用的な処理速度を実現できました。特にtorch compileとSage Attention2の組み合わせによる高速化効果は顕著で、動画生成ワークフローの効率が大幅に向上しました。