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要約
ConoHa AI CanvasのComfyUIで、Wan2.2系の動画生成テンプレートを実際に動かしてみました。
今回試したのは、video_wan2_2_5B_ti2v、video_wan2_2_14B_t2v、video_wan2_2_14B_i2v の3つです。
結論として、ConoHa AI CanvasでもWan2.2動画生成は試せました。ただし、テンプレートによって必要な準備が違います。ti2v はプリインストールモデルだけで実行でき、i2v は入力画像を用意すれば実行できました。一方、t2v は追加LoRAが必要でした。
この記事では、ConoHa AI Canvasに用意されているWan2.2系テンプレートを実際に動かした結果を中心にまとめます。
T2Vで必要になったLoRA導入手順や、Animate系テンプレートで必要になるカスタムノード導入手順は、手順が長くなるため別記事で扱う予定です。
はじめに
ConoHa AI Canvasは、ブラウザからStable Diffusion WebUIやComfyUIを使える国内クラウドサービスです。
以前のレビュー記事では、AI画像生成を始めるための手軽さや、料金プラン、ストレージ容量、時間管理の注意点をまとめました。
今回は、その続きとして Wan2.2の動画生成テンプレートがどこまで動くのか を確認します。
公式のプリインストールモデル一覧ではWan2.2系モデルが確認できます。ただし、モデルが入っていることと、ComfyUIテンプレートがそのまま最後まで動くことは別です。
そこで今回は、実際にテンプレートを開いて、動画ファイルが出力されるところまで確認しました。
今回の検証範囲
今回の記事では、ConoHa AI Canvasの基本的な登録手順や、WebUIの起動方法は詳しく扱いません。
検証範囲は以下に絞ります。
- Wan2.2系テンプレートを実際に実行できたか
- 追加準備が必要だったか
- 生成にどれくらい時間がかかったか
- 出力された動画を見て、試す価値があるか
今回の主役は、次の3テンプレートです。
| テンプレートID | 種類 | 追加準備 | 実行結果 | 生成時間 |
|---|---|---|---|---|
video_wan2_2_5B_ti2v |
TI2V | 不要 | 成功 | 531.89秒 |
video_wan2_2_14B_t2v |
T2V | LoRA | 成功 | 約4分から530.27秒 |
video_wan2_2_14B_i2v |
I2V | 入力画像 | 成功 | 192.49秒 |
検証日は2026年5月3日と2026年5月6日です。生成時間は、混雑状況、テンプレート、設定値、入力素材によって変わります。この記事の数字は、あくまで今回の実測値として見てください。
Wan2.2テンプレートの全体像
ConoHa AI CanvasのComfyUIテンプレートには、Wan2.2系のワークフローが複数用意されています。
今回確認した範囲では、初心者がまず試しやすいもの、入力素材が必要なもの、追加LoRAやカスタムノードが必要なものに分かれました。
| 種類 | テンプレート例 | 今回の扱い |
|---|---|---|
| TI2V | video_wan2_2_5B_ti2v |
実行結果を紹介 |
| T2V | video_wan2_2_14B_t2v |
実行結果のみ紹介。LoRA導入手順は別記事予定 |
| I2V | video_wan2_2_14B_i2v |
実行結果を紹介 |
| FLF2V | video_wan2_2_14B_flf2v |
今回は表で触れるのみ |
| Fun系 | video_wan2_2_14B_fun_control など |
今回は表で触れるのみ |
| Animate | video_wan2_2_14B_animate |
カスタムノード対応が必要。別記事候補 |
「Wan2.2モデルがプリインストールされている」ことと、「すべてのWan2.2テンプレートが追加準備なしで動く」ことは同じではありません。
この記事では、実際に動画ファイルが出力できたテンプレートを中心にまとめます。
結論：まず試すならti2vが一番わかりやすい
最初に試すなら、video_wan2_2_5B_ti2v が一番わかりやすいです。
理由は、今回の検証では プリインストールモデルだけで最後まで動画を書き出せた からです。
T2Vは追加LoRAが必要でした。I2Vは入力画像を用意する必要があります。どちらも試す価値はありますが、最初の1本としては、準備が少ない video_wan2_2_5B_ti2v の方が入りやすいと感じました。
ただし、生成時間は約9分かかっています。画像生成のように数十秒で大量に試す感覚ではなく、1本ずつ結果を見ながら検証する使い方が現実的です。
実行結果1：video_wan2_2_5B_ti2v
video_wan2_2_5B_ti2v は、Wan2.2 5B系のビデオ生成テンプレートです。
今回の検証では、追加モデルやLoRAを入れずに実行できました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| テンプレートID | video_wan2_2_5B_ti2v |
| 種類 | TI2V |
| 追加準備 | 不要 |
| 実行結果 | 成功 |
| 生成時間 | 531.89秒 |
| 実行日 | 2026-05-06 |
設定値は以下です。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 解像度 | 1280×704 |
| フレーム数 | 121 |
| fps | 24 |
| step | 20 |
| cfg | 5.0 |
| サンプラー | uni_pc |
| スケジューラー | simple |
| denoise | 1.00 |
121フレーム、24fpsなので、約5秒の動画になります。生成時間は約9分です。
生成動画
生成動画はこちらです。
実行結果2：video_wan2_2_14B_t2v
video_wan2_2_14B_t2v は、テキストから動画を生成するT2Vテンプレートです。
今回の検証では、テンプレートを開いた直後にLoRA不足のエラーが出ました。その後、必要なLoRAを追加すると実行できました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| テンプレートID | video_wan2_2_14B_t2v |
| 種類 | T2V |
| 追加準備 | LoRA |
| 実行結果 | 成功 |
| 生成時間 | 約4分から530.27秒 |
| 実行日 | 2026-05-03 |
設定値は以下です。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 解像度 | 640×640 |
| フレーム数 | 81 |
| fps | 16 |
81フレーム、16fpsなので、約5秒の動画になります。
LoRA導入手順は別記事で扱う
T2Vは、今回試した3つの中で一番つまずきやすいテンプレートでした。
LoRAを loras/ にアップロードしただけでは、一度WebUI再読み込み後もエラーが残りました。その後、WebUIを再起動してテンプレートを開き直すと、エラーなしで実行できました。
ただし、LoRAの配置場所、対象ファイル、WebUI再起動、テンプレート側の確認まで含めると手順が長くなります。
この記事ではT2Vの実行結果だけを扱い、LoRA導入手順は別記事で詳しくまとめる予定です。
生成動画
実行結果3：video_wan2_2_14B_i2v
video_wan2_2_14B_i2v は、入力画像から動画を生成するI2Vテンプレートです。
入力画像を1枚用意すれば、今回の検証ではプリインストールモデルだけで実行できました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| テンプレートID | video_wan2_2_14B_i2v |
| 種類 | I2V |
| 追加準備 | 入力画像 |
| 実行結果 | 成功 |
| 生成時間 | 192.49秒 |
| 実行日 | 2026-05-06 |
設定値は以下です。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 解像度 | 640×640 |
| フレーム数 | 81 |
| fps | 16 |
Kサンプラーの設定は以下でした。
| Kサンプラー | seed | step | cfg | サンプラー | スケジューラー | step開始 | step終了 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 高ノイズ側 | randomize | 4 | 1.0 | euler |
simple |
0 | 2 |
| 低ノイズ側 | 0固定 | 4 | 1.0 | euler |
simple |
0 | 2 |
生成時間は192.49秒、約3分12秒でした。今回の3つの中では一番短時間で終わっています。
I2Vは入力画像を作る手間がありますが、見た目を画像側で決められるため、T2Vより結果をコントロールしやすいです。AI画像生成に慣れている人なら、I2Vから試すのもかなり現実的だと思います。
生成動画
生成時間の目安
今回の実測では、生成時間は約3分から約9分でした。
| テンプレート | 生成時間 | 10回試した場合の目安 |
|---|---|---|
video_wan2_2_14B_i2v |
192.49秒 | 約32分 |
video_wan2_2_14B_t2v |
約4分から530.27秒 | 約40分から約88分 |
video_wan2_2_5B_ti2v |
531.89秒 | 約89分 |
ConoHa AI Canvasのエントリープランには月10時間の無料利用時間があります。
1本ずつ試す程度なら、無料時間内でもかなり検証できます。ただし、実際にはテンプレートを開く時間、設定を確認する時間、エラー対応、WebUIの起動時間もあります。
ConoHa AI Canvasでは、生成処理そのものの秒数だけでなく、WebUIを起動している時間全体を意識する必要があります。
使い終わったらシャットダウンし、自動終了時間も短めに設定しておくのがおすすめです。
今回は深掘りしないテンプレート
Wan2.2系には、今回の3つ以外にも複数のテンプレートがあります。
ただし、この記事では実行結果レポートに絞るため、以下は表で触れるだけにします。
| テンプレートID | 種類 | 今回の扱い |
|---|---|---|
video_wan2_2_14B_flf2v |
最初/最後フレームから動画生成 | 今回は未検証。今後の候補 |
video_wan2_2_14B_fun_control |
Fun制御 | 今回は未検証。素材や追加準備が必要 |
video_wan2_2_5B_fun_inpaint |
Funインペイント | 追加モデルが必要 |
video_wan2_2_14B_s2v |
音声駆動型ビデオ生成 | 音声エンコーダー、追加モデル、LoRAが必要 |
video_wan2_2_14B_animate |
Animate | カスタムノード対応が必要 |
Animateのカスタムノード導入も別記事候補
video_wan2_2_14B_animate は魅力的なテンプレートですが、今回の確認では不足カスタムノードが表示されました。
確認できた不足カスタムノードは、comfyui_controlnet_aux、ComfyUI-KJNodes、ComfyUI-segment-anything-2、comfyui-tensorop などです。
Animateを動かすには、入力素材の準備だけでなく、カスタムノード導入も必要になります。こちらも手順が長くなるため、別記事で扱う方がよさそうです。
ConoHa AI CanvasでWan2.2を試して感じたこと
実際に試して感じたのは、ConoHa AI Canvasは「動画生成を少し試してみる」用途にはかなり便利だということです。
特に良かったのは、ローカル環境を作らなくてもComfyUIのWan2.2テンプレートを試せる点です。動画生成モデルは容量も大きく、ローカル環境ではモデル管理だけでも面倒になりがちです。
一方で、すべてが簡単というわけではありません。
- テンプレートによってはLoRAが必要
- 入力画像が必要なテンプレートもある
- Animate系はカスタムノード対応が必要
- 生成時間は数分から10分近くかかる
- WebUIを起動している時間管理が必要
このあたりを理解して使えば、ConoHa AI CanvasはAI動画生成の入口として使いやすいです。
どんな人に向いている？
今回の検証結果から見ると、ConoHa AI CanvasのWan2.2動画生成は、以下のような人に向いています。
- GPUなしでWan2.2を試したい人
- ローカル環境構築に時間をかけたくない人
- ComfyUIの動画生成テンプレートを触ってみたい人
- AI画像生成からI2V/T2Vに進みたい人
- まずは短い動画を何本か試したい人
逆に、本格的に大量生成したい人や、カスタムノードを自由に入れて長時間回したい人は、RunPodやローカルGPU環境も比較した方がよいと思います。
まとめ
ConoHa AI CanvasでWan2.2動画生成を試した結果、ti2v、t2v、i2v の3テンプレートは動画出力まで確認できました。
今回の結論は以下です。
video_wan2_2_5B_ti2vはプリインストールモデルだけで実行できたvideo_wan2_2_14B_i2vは入力画像を用意すれば実行できたvideo_wan2_2_14B_t2vは追加LoRAが必要だった- 生成時間は約3分から約9分
- LoRA導入手順やAnimateのカスタムノード導入は別記事で扱う予定
「ConoHa AI CanvasでWan2.2動画生成を少し試せるのか？」という意味では、今回の検証では十分試せると感じました。
ただし、テンプレートごとに必要な準備が違うため、まずは video_wan2_2_5B_ti2v か、入力画像を用意した video_wan2_2_14B_i2v から触るのがおすすめです。
ConoHa AI CanvasでWan2.2やComfyUIを試したい人はこちら
料金プランと無料利用時間を確認してから始めるのがおすすめです
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