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ComfyUI WAN2.2 I2V LongVideoBuilderで動画をつなげるコツ。最後のフレームを使えば続きが作りやすい

ComfyUIでWan2.2系の動画生成を触っていると、最初は数秒の動画を作るだけでもけっこう大変です。

画像を入れて、プロンプトを書いて、設定を変えて、生成してみる。それだけでも時間がかかります。

ただ、少し慣れてくると次に思うのが、「この動画をもっと長くできないかな?」ということでした。

自分の場合は、Wan2.2 I2V LongVideoBuilder系のワークフローを使って、幻想的な森の中をゆっくり移動するような動画をテストで作っています。金色のオルゴールが森の中にあって、カメラだけが静かに動いていくようなイメージです。

短い動画なら作れる。でも、BGM動画として使うなら、もっと長くしたい。

そこで役に立ったのが、完成した動画の「最後のフレーム」を1枚の画像として保存して、その画像を次の動画の開始画像に使う方法でした。これが分かると、動画生成の考え方がかなり楽になります。

動画をそのまま無理に長くしようとしない

最初は、1本の動画を長く生成しようとしていました。でも、動画生成は長くするほど負荷が上がります。

VRAMも使います。生成時間も伸びます。途中で破綻したときのやり直しも重くなります。

特にComfyUIでWan2.2系のワークフローを使っていると、短い動画を安定して作るほうが扱いやすいと感じました。

そこで考え方を変えました。1本で長尺動画を作るのではなく、短い動画を何本も作る。そして、前の動画の最後のフレームを次の動画の始まりにする。これなら、見た目のつながりを保ちやすくなります。

最後のフレームを使うと何が良いのか

動画をつなげるときに一番気になるのは、場面が急に変わってしまうことです。

同じ森のはずなのに、木の位置が大きく変わる。オルゴールの形が変わる。光の向きがズレる。カメラ位置が急に飛ぶ。

こうなると、せっかくの幻想的な雰囲気が切れてしまいます。

そこで、前の動画の最後の1枚を取り出します。その画像を次の動画生成の元画像にします。すると、次の動画は前の終点に近い状態から始められます。

完全にズレがなくなるわけではありません。それでも、毎回新しい画像から作り直すよりは、かなり自然につなげやすくなります。

ComfyUI側ではSave Imageを使う

自分がやった方法はシンプルです。LongVideoBuilderの最後の出力付近にある画像出力を確認します。そこから、最後のフレームを保存できるようにします。

ComfyUIでは「Save Image」ノードを使えば、画像として保存できます。

動画の最終ブロックから出ている画像をSave Imageにつなげる。これで、生成された動画の最後のフレームを画像として取り出せます。

保存された画像は、次の動画を作るときの開始画像として使います。この流れが分かると、長尺動画の作り方がかなり見えてきます。

上記の画像は6ブロック目の右側にSelect Imagesを追加したものになります。

手順は、Video Combineの直前にSelect Imagesをもう1個追加します。

Image Batch Multi
├─ Video Combine
└─ Select Images (-1)
↓
画像を保存

こういうイメージです。

作業の流れ

流れとしては、こんな感じです。

まず、1本目の動画を生成します。次に、その動画の最後のフレームを画像として保存します。

保存した画像を、2本目の動画の開始画像にします。そして、プロンプトは大きく変えずに、カメラ移動だけ少し続けるようにします。

2本目ができたら、また最後のフレームを保存します。その画像を3本目に使います。

これを繰り返していくと、短い動画をつなげながら、長い動画を作っていけます。いきなり数分の動画を作るよりも、1本ずつ確認しながら進められるので失敗が少なくなります。

プロンプトは毎回変えすぎない

ここで気をつけたいのがプロンプトです。次の動画を作るたびに、プロンプトを大きく変えてしまうと、映像の雰囲気も変わりやすくなります。

森の色。光の強さ。オルゴールの形。カメラの向き。こういう部分はなるべく同じ表現を使ったほうが安定しやすいです。

変えるのは、カメラの動きだけで十分だと思いました。

たとえば、「ゆっくり前に進む」「少しだけ右へ移動する」「静かに奥へ進む」このくらいの変化にしておくと、映像が暴れにくいです。

逆に、毎回違う演出を入れすぎると、長い動画として見たときにまとまりがなくなります。

最後は動画編集ソフトでつなげる

ComfyUIで短い動画を複数作ったら、最後は動画編集ソフトでつなげます。自分の場合は、完成したMP4を順番に並べるイメージです。

前の動画の最後のフレームを使って次の動画を作っているので、そのまま並べても比較的つながりやすくなります。

ただし、生成AI動画なので、完全に同じ状態を維持できるとは限りません。少し違和感が出ることもあります。

その場合は、つなぎ目を短くカットしたり、フェードを軽く入れたりすると見やすくなります。ゆっくりしたBGM動画なら、急な切り替えよりも、なめらかなつなぎのほうが雰囲気に合います。

長尺動画づくりがかなり現実的になった

この方法を知るまでは、ComfyUIで長い動画を作るのはかなり難しいと思っていました。でも、最後のフレームを保存して次の開始画像に使うだけで、考え方が変わりました。

無理に1本で長く作らなくていい。短い動画を作る。最後のフレームを取り出す。次の動画につなげる。この繰り返しで、長尺のBGM動画に近づけていけます。

Wan2.2 I2V LongVideoBuilderのようなワークフローは、最初はノードが多くて難しく見えます。でも、役割が少しずつ分かってくると、自分の作りたい映像に合わせて調整できるようになります。

特に、最後のフレームを使って続きを作る方法は、長い動画を作りたい人にはかなり使いやすい考え方だと思います。

幻想的な森、ゆっくり動くカメラ、静かなオルゴール。こういう映像は、短い動画を丁寧につないでいくほうが作りやすいです。

まだ試行錯誤は必要ですが、ComfyUIで長尺動画を作る道筋が少し見えてきました。

最後に

今回使用したワークフローはYouTubeで公開されている
Wan2.2_14B_I2V!簡単長尺動画生成_導入ガイド!低VRAM環境でも快適動作!RTX3060_12GBで絶賛検証!
導入ガイド動画(YouTube)

ワークフローダウンロード先
ワークフローのJSONファイル(GitHub)

Windows 11・RTX 5080環境でのFramePack-Studio導入手順と全エラー解決の記録(2026.06.15)

はじめに

Windows 11、GPUにNVIDIA GeForce RTX 5080を搭載した環境で、動画生成ツール「FramePack-Studio」(HunyuanVideo関連)をZIPファイルの解凍からセットアップした際の詳細な記録です。

最新のライブラリ環境(Python 3.10など)で発生した予期せぬエラーとその解決までの全プロセスを時系列でまとめています。RTX50系は同様の環境でつまずいている方の参考になれば幸いです。

1. インストール手順(ZIP解凍から初回起動)

  1. ZIPファイルの展開
    • 入手したFramePack-StudioのZIPファイルを任意の場所(今回は E:\ ドライブ)に
      展開します。
    • フォルダパスが E:\framepack-studio となるように配置しました。
  2. Python環境の確認
    • システムにインストールされているPython 3.10(C:\Users\user\AppData\Local\Programs
      \Python\Python310)を利用します。
  3. バッチファイルの実行(初回)
    • フォルダ内にある run.bat をダブルクリックし、コマンドプロンプト上で起動と初期化を
      行いました。
    • コンソールには以下のログが流れます。

      PlaintextStarting FramePack-Studio... Fetching 3 files: 100%|██████████████████████| 3/3 [03:39<00:00, 73.05s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 12.83it/s] Original Transformer Loaded from llyasviel/FramePackI2V_HY. | 9.98G/9.99G [03:38<00:00, 118MB/s] Ensuring Original model has no LoRAs loaded ...
    • モデルのダウンロードや読み込みには約3分半〜数分の時間がかかります。

2. 直面したエラーの全事象と解決策

スムーズに起動するかと思われましたが、ライブラリのバージョン差異に起因する2つの大きなエラーに遭遇しました。

事象1:起動時のNumPyバイナリ互換性エラー

初回起動時、モデル読み込み等の処理を行う前に以下の警告とエラーが発生し、処理が強制終了しました。

【発生した警告・エラーメッセージ】

Plaintext

E:\framepack-studio\venv\lib\site-packages\diffusers\schedulers\scheduling_dpmsolver_multistep.py:30: UserWarning: A NumPy version >=1.22.4 and <1.29.0 is required for this version of SciPy (detected version 2.2.6)
  import scipy.stats
...
RuntimeError: Failed to import diffusers.schedulers.scheduling_dpmsolver_multistep because of the following error (look up to see its traceback):
numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

【原因の考察】 コンソールに Expected 96 from C header, got 88 from PyObject とある通り、
インストールされていたNumPyのバージョン(v2.2.6)が新しすぎたため、DiffusersやSciPyの
C言語ヘッダーとの間でバイナリデータの不一致(互換性エラー)が発生していました。

【解決策】 コマンドプロンプトを開き、仮想環境(venv)をアクティベートした状態で、
NumPyのバージョンを2.0.0未満にダウングレードして固定しました。

DOS

pip install "numpy<2.0.0" --force-reinstall

※実行時に、Gradio(pillow 12.2.0要件)やSciPyなどの依存関係の不一致を示す警告
(Gradio 5.25.2 requires pillow<12.0,>=8.0, but you have pillow 12.2.0 など)が赤字で表示
されますが、NumPy自体は 1.26.4 へ正常に上書きインストールされます。
この依存関係警告は動画生成コア処理には影響しません。

事象2:動画出力プロセスでの write_video エラー

NumPyのダウングレード後、再度 run.bat を実行し、動画生成ジョブ自体は最後まで進行するように
なりました。
しかし、最終的な動画ファイルの保存処理(書き出し)の段階で再びクラッシュしました。

【発生したエラーメッセージ】

Plaintext

File "E:\framepack-studio\modules\pipelines\worker.py", line 915, in worker
  save_bcthw_as_mp4(history_pixels, output_filename, fps=30, crf=settings.get("mp4_crf"))
File "E:\framepack-studio\diffusers_helper\utils.py", line 279, in save_bcthw_as_mp4
  torchvision.io.write_video(output_filename, x, fps=fps, video_codec='libx264', options={'crf': str(int(crf))})
AttributeError: module 'torchvision.io' has no attribute 'write_video'. Did you mean: 'write_file'?

【原因の考察】 使用している最新の torchvision ライブラリにおいて、仕様変更により
write_video 関数が削除されていたためです。

【解決策】 該当モジュールに依存しないよう、ソースコードを書き換えて OpenCV(cv2)を用いた
MP4出力方式に変更しました。
対象ファイル:E:\framepack-studio\diffusers_helper\utils.py の中の save_bcthw_as_mp4 関数(202行目〜219行目付近)

元の記述:

Python

torchvision.io.write_video(output_filename, x, fps=fps, video_codec='libx264', options={'crf': str(int(crf))})

書き換え後の記述:

Python

T, H, W, C = x.shape
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps, (W, H))

for i in range(T):
    frame = x[i].numpy()
    if C == 3:
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    out.write(frame)
out.release()

これを適用してファイルを保存し、プロセスを再起動しました。

3. 動作確認と結果

コード修正および保存を完了した状態で、改めてツール(UI)から動画生成を実行しました。

コンソールのログ出力:

Plaintext

E:\framepack-studio\venv\lib\site-packages\gradio\components\video.py:351: UserWarning: Video does not have browser-compatible container or codec. Converting to mp4.
  warnings.warn(
...
Offloading DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked from cuda:0 to preserve memory: 8 GB
...
Video files found for cleanup: ['260615_163533_555_2863_19.mp4', '260615_163533_555_2863_9.mp4']
Sorted video files: ['260615_163533_555_2863_9.mp4', '260615_163533_555_2863_19.mp4']
Deleted intermediate video: E:\framepack-studio\outputs\260615_163533_555_2863_9.mp4
...
Finishing job 56b20d98-534f-4075-988e-e8f1181d4bb2 with status JobStatus.COMPLETED
Saved 1 jobs to queue.in

【結果】 GradioのUIコンポーネント側でブラウザ互換用フォーマットへの自動変換警告
(Video does not have browser-compatible container or codec)が黄色の文字で表示されたものの、
ジョブステータスは JobStatus.COMPLETED となり正常終了しました。
出力先フォルダ(outputs)に生成されたMP4ファイルを確認したところ、クラッシュすることなく
無事に再生できる状態になっていることを確認できました。

RTX 50シリーズ(Blackwellアーキテクチャ)はCUDAバージョン(12.6〜12.8以降が必要)が
新しい仕様のため、古いバージョンのxformersでは互換性エラー(カーネルが見つからない)が
発生します。
FP Studioを動かすには、プログラムの相性がいろいろと大変で苦労しました。
おそらく今後もアップデートでSciPyやNumPyのバージョン不一致が出るかと思いますが、
挑戦する方は時間が溶けるのを覚悟して臨んでください。

Ibanez j-custom RG8570B-PBB

青いギターって、写真で見た瞬間に「おっ」と目を引かれるものがありますが、Ibanezの青は昔からちょっと特別感があります。

昔のIbanezで印象に残っているモデルのひとつが、Ibanez RG1070PBZ CBB。深みのあるブルーに杢目が合わさったあの雰囲気は、当時かなり記憶に残っている人も多いと思います。以前所有していましたが、当時かなり気に入って大切にしていました。

家庭の事情で手放さなければならなくなったのですが・・・

上の画像は思い出の1枚です!!

そして今回、また「Ibanezの青、やっぱりいいな…」と思わせる限定モデルが登場しました。

それが、Ibanez IRG8570B-PBB。

型番だけ見ると少し硬派な印象ですが、実際に見るとかなり存在感があります。青系カラーに独特の杢目が合わさっていて、まさに“飾っても映えるギター”という感じ。

最近は落ち着いたカラーやシンプル系のギターも人気ですが、こういう
「見た瞬間にテンションが上がるカラー」のモデルを見ると、やっぱりIbanezらしさを
感じます。

しかも限定モデルというところもポイント。こういうギターって、後から欲しくなって探してもなかなか見つからなかったり、価格が上がったりするんですよね。

個人的には、昔のRG1070PBZ CBBを知っている人ほど今回のIRG8570B-PBBに反応してしまう気がします。「あの頃のIbanezの青が帰ってきた」みたいな感覚に近いかもしれません。

最近はギターも“性能だけ”ではなく、「所有していて気分が上がるか」がかなり大事になってきた気がします。そういう意味でも、このモデルはかなり印象に残る1本でした。

青いギター好き、RG好き、そして昔のIbanezにワクワクした記憶がある人は、一度チェックしてみる価値がありそうです。

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Ibanez RGD721FA-WUF

最近見つけたギターの中で、思わず「おっ、これは…」と手が止まったのが、アイバニーズの「RGD721FA-WUF」です。

何といっても、このモデルの一番の魅力は「色」にあると思います。商品名の最後にある「WUF」というカラー名、深みのある寒色系でありながら、どこか温かみも感じるような不思議な風合いなんですよね。派手すぎないけれど、ステージや部屋に置いてあったら確実に主役級の存在感を放つ、そんな「大人な綺麗さ」があります。

アイバニーズといえば、やっぱり「弾きやすさ」が有名ですよね。このモデルも、ボディの角が滑らかに削られている(スクープ・カット)ので、抱えた時のフィット感が抜群です。

さらに、ダウンチューニングを想定した設計になっているのもポイント。重厚なメタルやラウドな音楽をやりたい人にはもちろん、少し低めのチューニングでゆったりしたリフを弾きたい時にも、音がボヤけずにしっかり響いてくれます。

特にこれはいいと思ったのが、ネックの裏面。これ、以前2018年ぐらいだったと思いますがこのさらさらのネックのギターが数年にわたっていろいろなシリーズに投入されていました。記憶にあるのが、RGA61ALとかRGA71ALとか。

このタイプは手汗がすごい人にはすごく弾きやすいんですよね!!

「スペックがすごいから買う」というのもアリですが、
「この色がかっこいいから、手元に置いておきたい」
という理由で選んでも、絶対に後悔しないクオリティの一本だなと感じます。

もし、今「ちょっと人とは違う、センスのいいギター」を探しているなら、このRGD721FA-WUFをチェックしてみてください。きっと、実物を見たらもっと驚くはずですよ。

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サラリーマンをしている40代ですが、趣味が多すぎて時間が足りません・・・(笑)
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