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以前この記事でUbuntuでggufを動作させる方法を書きましたが、今回はWindows編いきます。
前回ではカスタムノードのggufのソースコードを書き換えて対応しましたが、Windowsだと何故かそのままggufが使えます。ComfyUI-GGUFでもggufでも大丈夫です。
今回はComfyUI-GGUFのカスタムノードを使っていきます。
特別なワークフローは必要ありません。
テンプレートにComfyUI-GGUFの「Unet Loader(GGUF)」を２つ加えて動かします。
それからGPUはARC B570です。
2025/9/22現在はChallengerの方が安いみたいです。
起動オプションは「–auto-launch –novram」です。
本当はVRAMオプション付けたくないのですが、「–novram」を付けないと自分の環境では処理が安定しなくなりました。
あと、このオプションを付けても結局VRAMには学習モデルを載せようとするみたいです。
もっとたくさんVRAMのあるグラフィックスカードが登場したら、VRAMオプション無しで試してみたいですね！
つけなくても大丈夫って人は無しでいきましょう。
追記
TI2V-5BならVRAMオプション無しでも動作しました。
https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF/tree/main
テンプレートに5B用のワークフローがあるので、モデルロードのノードをComfyUI-GGUFまたはggufのカスタムノードに置き換えるだけでOKです。
あ、テキストエンコーダは「CPU」にした方がいいかも（ノード上で変更できます）。
出力する動画の解像度とフレーム数の数値を大きくしてしまうと、VAEデコードはtileにしないとVAEで非常に遅くなってしまうので注意しましょう。
それではやっていきます。
上の写真は「ComfyUI-GGUF」のカスタムノードをインストールする必要があります。
自分は導入の記事を書いていませんが、割と有名なカスタムノードなので、ネットを探ればインストール方法はすぐみつかると思います。
この時点で他のモデルは読み込みなおしておきましょう。
今回使う学習モデルはhigh,low共に「Q6_K.gguf」です。
https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/tree/main
こちらからダウンロードしました。
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