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# Wan-Alpha チュートリアル

> ComfyUI で Wan-Alpha を使用して、アルファチャンネル透過性を備えた動画を生成する方法を学びます

Wan-Alpha は、アルファチャンネル透過性を備えた高品質な動画を生成する専用のテキストから動画を生成するモデルです。ベースモデルとして Wan2.1-14B-T2V を採用しており、透過背景および半透明オブジェクトを含む動画を生成します。合成ワークフローに最適です。

このモデルは、透過背景、半透明オブジェクト（気泡、ガラス、水）、発光エフェクト、および適切なアルファチャンネルを備えた精細なディテール（髪の毛、煙、粒子）の生成に優れています。

# 動画チュートリアル

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/OyDjj7OPUzA" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen />

## リソース

* [Wan-Alpha GitHub](https://github.com/WeChatCV/Wan-Alpha)
* [Hugging Face モデル](https://huggingface.co/htdong/Wan-Alpha)
* [ComfyUI 版](https://huggingface.co/htdong/Wan-Alpha_ComfyUI)
* [研究論文](https://arxiv.org/pdf/2509.24979)

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ローカルユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
      テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

      ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

      1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
      2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
    </Tab>

    <Tab title="クラウドユーザー">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## Wan-Alpha テキストから動画ワークフロー (14B)

### 1. ワークフローをダウンロード

ComfyUI を最新版に更新し、ワークフローファイルをダウンロードして ComfyUI にドラッグするか、テンプレートライブラリの `Workflow` → `Browse Templates` → `Video` で "Wan 2.1 Alpha T2V 14B" を検索してください。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_wan2.1_alpha_t2v_14B-1.webp" alt="Wan-Alpha T2V ワークフロー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan2.1_alpha_t2v_14B&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=wan-alpha">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_wan2.1_alpha_t2v_14B.json">
    JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Wan 2.1 Alpha T2V 14B" を検索
  </Card>
</CardGroup>

### 2. モデルをインストール

言及されているすべてのモデルは [Wan\_2.1\_ComfyUI\_repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged) で入手できます。

**拡散モデル**: いずれかのバージョンを選択：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="wan2.1_t2v_14B_fp8_scaled.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_t2v_14B_fp8_scaled.safetensors?download=true">
    FP8 スケール済み拡散モデル。<code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code> に保存
  </Card>

  <Card title="wan2.1_t2v_14B_bf16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_t2v_14B_bf16.safetensors?download=true">
    BF16 拡散モデル。<code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code> に保存
  </Card>
</CardGroup>

**テキストエンコーダー**

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true">
    FP8 テキストエンコーダー。<code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code> に保存
  </Card>
</CardGroup>

**VAE モデル**

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="wan_alpha_2.1_vae_rgb_channel.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_alpha_2.1_vae_rgb_channel.safetensors?download=true">
    RGB チャンネル VAE。<code>ComfyUI/models/vae/</code> に保存
  </Card>

  <Card title="wan_alpha_2.1_vae_alpha_channel.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_alpha_2.1_vae_alpha_channel.safetensors?download=true">
    アルファチャンネル VAE。<code>ComfyUI/models/vae/</code> に保存
  </Card>
</CardGroup>

**LoRA モデル**

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="wan_alpha_2.1_rgba_lora.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/loras/wan_alpha_2.1_rgba_lora.safetensors?download=true">
    アルファ生成 LoRA。<code>ComfyUI/models/loras/</code> に保存
  </Card>

  <Card title="lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/Lightx2v/lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors?download=true">
    高速推論用 Lightning LoRA。<code>ComfyUI/models/loras/</code> に保存
  </Card>
</CardGroup>

ファイル保存場所：

```
ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   ├── wan2.1_t2v_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └── wan2.1_t2v_14B_bf16.safetensors
│   ├── text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── vae/
│   │   ├── wan_alpha_2.1_vae_rgb_channel.safetensors
│   │   └── wan_alpha_2.1_vae_alpha_channel.safetensors
│   └── loras/
│       ├── wan_alpha_2.1_rgba_lora.safetensors
│       └── lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors
```

### 3. ワークフローをステップごとに完了

1. `Load Diffusion Model` ノードに正しい拡散モデルが読み込まれていることを確認
2. `Load CLIP` ノードに `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` が読み込まれていることを確認
3. RGB 用の `Load VAE` ノードに `wan_alpha_2.1_vae_rgb_channel.safetensors` が読み込まれていることを確認
4. アルファ用の 2 つ目の `Load VAE` ノードに `wan_alpha_2.1_vae_alpha_channel.safetensors` が読み込まれていることを確認
5. `LoRA Loader` ノードに `wan_alpha_2.1_rgba_lora.safetensors` が読み込まれていることを確認
6. （オプション）Lightning LoRA ノードに `lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors` を読み込んで高速生成
7. `CLIP Text Encode (Positive Prompt)` ノードでポジティブプロンプトを設定
8. （オプション）`EmptyHunyuanLatentVideo` ノードで動画サイズを変更
9. `Run` ボタンをクリックするか `Ctrl(Cmd) + Enter` で生成を実行