Wan2.1ローカル環境構築｜T2V-14B/1.3Bのインストールと使い方

Wan2.1をローカル環境で動かすための完全ガイドです。T2V-14B（高品質）とT2V-1.3B（軽量）の両モデルのインストール方法から動画生成手順まで解説します。

実際にローカル環境を構築してみると、クラウドAPIと比べて生成コストを大幅に削減でき、大量の動画制作ワークフローに組み込むのに最適でした。

動作環境と必要スペック

インストール手順（ComfyUI経由が最も簡単）

方法1：ComfyUIで使う（推奨）

ComfyUIのManager経由でWan2.1ノードをインストールするのが最も手軽です。モデルファイルはHugging FaceからWanVideo-Wrapper形式でダウンロードします。

方法2：公式リポジトリから直接実行

Wan-AIの公式GitHubリポジトリをクローンし、依存関係をインストールして実行する方法です。Pythonの環境管理（conda/venv）の知識が必要です。

動画生成の基本パラメータ設定

• 解像度：480×832（縦）または 832×480（横）が標準
• フレーム数：81フレーム（約3秒、25fps換算）が標準
• ステップ数：50ステップが品質と速度のバランス最適
• CFGスケール：5〜7が推奨

生成速度の目安

RTX 4090（24GB）でT2V-14Bを使った場合、480p・5秒の動画生成に約3〜5分かかります。1.3Bモデルなら同環境で30秒〜1分程度です。

よくある質問（FAQ）

Q. VRAM不足エラーが出る場合は？
A. attention_modeを「sageattn」に変更するか、解像度を下げてください。またT2V-1.3Bモデルに切り替えるのも有効です。

Q. Windowsでも動きますか？
A. WSL2（Windows Subsystem for Linux）経由での動作実績があります。ネイティブWindowsよりもWSL2推奨です。

Q. MPS（Mac GPU）には対応していますか？
A. 現時点では公式サポートなし。CPUモードでの実行は可能ですが非常に低速です。

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