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【ComfyUI】HunyuanVideoのI2Vモデル「SkyReels-V1」を動かす方法

    動画生成AIのhow to記事です。
    話題のSkyReels-V1をComfyUIで動かす方法についてご紹介します。

    ■プロフィール
    自サークル「AI愛create」でAIコンテンツの販売・生成をしています。
    クラウドソーシングなどで個人や他サークル様からの生成依頼を多数受注。
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    詳細はXから➡️@aiaicreate

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    SkyReels-V1とは?

    SkyReels-V1は、HunyuanVideoを約1,000万本の高品質な映画やテレビのクリップでファインチューニングしたビデオ生成モデルです。
    KlingやHailuoなどに匹敵すると言われており、人間中心のビデオ生成において優れた性能と品質を実現できるとのこと。

    GGUFモデルなども登場しており、VRAM12GBあれば動かせるようです。
    https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V1

    ComfyUIのインストール

    ComfyUIについては別記事で紹介しているのでこちらを参考にしてください。

    アップデート

    いつも通り最新ノードへの対応やバグ修正が行われている可能性があるので、アップデートしておきます。

    ComfyUIManager入れている方は開いてUpdate Allから更新できます。

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    手動の場合はupdateフォルダのバッチファイルやカスタムノードをgit pullなどで更新してください。

    SkyReels-V1のモデル準備

    I2V用モデル

    fp8/fp16/GGUFなどいくつか種類があるので、PCスペックに合わせて選んでください。
    私はQ4を使用しました。

    ・パス

    C:\ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\diffusion_models

    VAE

    ・hunyuan_video_vae_bf16.safetensors

    ・パス

    C:\ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\vae

    text_encoders

    ・clip_l.safetensors

    ・llava_llama3_fp8_scaled.safetensors

    ・パス

    C:\ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\text_encoders

    workflow

    取り込んだときに使用できないノードがあった場合は、ManagerのInstall Missing Custom Nodesでインストールしてください。

    ノードの設定&実行

    workflowを取り込んでモデルをセットしていきます。

    ・Load Diffusion Model

    fp8/fp16モデルの場合はこちらを選択。

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    ・Unet Loader (GGUF)

    GGUFモデルはこのノードで選んで繋ぎます。

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    ・Load VAE

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    ・DualCLIPLoader

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    ・Load Image

    動かしたい画像を取り込みます。

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    ・CLIP Text Encode (Prompt)

    生成したい内容&したくない内容を入力します。

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    Image Resize

    画像サイズを変えられます。

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    EmptyHunyuanLatentVideo

    lengthがフレーム数で動画の長さを変えられます。

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    VAE Decode (Tiled)

    タイルサイズを上げると高解像度になりますが、メモリ消費も増えます。

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    Video Combine

    fpsで一秒間に何フレーム使用するか指定できます。デフォルトだとlength49、fps24なので約2秒の動画が作成されます。

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    ・実行

    モデルやパラーメータがセットできたら実行します。
    1girl,dancingでこんな動画になりました。
    処理はVRAM16GBで約16分でした。

    SkyReels-V1 test pic.twitter.com/tFMw2c0r9C

    — AI愛create (@aiaicreate) February 24, 2025

    ・比較用KLING(同じプロンプト)

    kling pic.twitter.com/u9DBN3T27P

    — AI愛create (@aiaicreate) February 24, 2025

    ライセンス

    英語と中国語しかなかったので、AIに解説してもらいました。
    一応商用利用可能となっていますが、条件を厳守とのことです。
    https://github.com/SkyworkAI/Skywork/blob/main/Skywork%20Community%20License.pdf

    Skywork Community License の要約(日本語訳)

    1. 定義

    • ライセンス(License):この契約書で定められた利用、複製、配布の条件。

    • モデル(Model):機械学習コンポーネントの集合(トークナイザー、チェックポイント、重み、パラメータ、設定ファイルを含む)。

    • Skywork Model:Skywork-13B モデルを指す。

    • データ(Data):モデルの訓練や評価に使用された情報。個人情報(PII)を含む可能性あり。

    • 商用利用(Commercial Use):Skywork Model を直接・間接的に事業運営、収益化、広告、プロモーションなどの目的で使用すること。


    2. ライセンスと制限

    • 非独占的・全世界対象・譲渡不可・サブライセンス不可・取消可能・ロイヤリティフリーのライセンスを付与。

    • 商用利用は可能(ただし、本契約の条件を厳守する必要あり)。

    • モデルの出力や派生モデル(Model Derivatives)に関する権利を主張しない。

    • 以下の行為は禁止:

      1. 軍事目的や違法行為での利用。

      2. 商用利用する場合は、本契約のすべての条件に従うこと。

      3. 著作権、特許、商標、プライバシー権、名誉権などの第三者の権利を侵害しないこと。

      4. Skywork Model を配布・使用する際は、本ライセンスのコピーを提供すること。

      5. 派生モデルを作成する場合は、変更内容を明記し、本契約の制限を順守すること。


    3. 知的財産権

    • Skywork Model に関する知的財産権はライセンサー(北京 Skywork Intelligence Technology Co., Ltd.)が独占的に保有。

    • ライセンスなしで商標・ドメイン名・ブランド名の使用は禁止。

    • 派生モデルに関しては、自らが創造した部分についてのみ知的財産権を主張可能。


    4. 免責事項と責任制限

    • ライセンサーは、Skywork Model の使用に起因する損害(直接・間接的・偶発的・結果的損害)に対して責任を負わない。

    • 出力の正確性について一切保証しない(誤情報が含まれる可能性あり)。

    • 個人情報の取り扱いについては、適用される法律(中国の個人情報保護法など)を順守する必要がある。

    • Skywork Model の利用による法律違反が発生した場合、ライセンサーは法的措置を取る権利を有する。


    5. ブランド表示

    • Skywork Model をベースにした派生モデルをオープンソースとして公開する場合、「Skywork Inside」などのブランド表示を含めること。

    • ベンチマーク評価(精度・計算能力など)に派生モデルを提出する場合も、Skywork Model を基にしたものであることを明記すること。


    6. その他

    • 最終的な契約の解釈権はライセンサーにある。

    • 契約の準拠法は中国本土の法律(香港・マカオ・台湾を除く)。

    • 紛争が生じた場合、まず友好的に解決を試み、それが不可能な場合はライセンサーの所在地の裁判所で解決。


    ・結論

    ✅ Skywork Model の商用利用は許可されている
    ❗ ただし、本ライセンスのすべての条件を順守する必要がある
    ⚠️ ライセンサーはモデルの出力に関する権利を主張しないが、違法行為や第三者の権利侵害は禁止されている
    ⚠️ ブランド表示(Skywork Inside など)が必要な場合がある

    つまり、商用利用は可能だが、派生モデルの公開や配布、ブランドの使用、法律遵守など細かい制約があるため、慎重に運用する必要がある。

    感想

    作れる解像度や長さが違うので有料動画サービスレベルかと言われるとまだ微妙な感じもありますが、ハイスペックPCならもっと近いレベルにできるのかなという印象です。

    元画像で映ってない指の部分や、大きな顔の崩れなどもなかったので、ローカルi2vとしてはかなり高クオリティに感じました。

    あとローカル動画は要求スペックが高くて気楽に生成できないのがネックだったのですが、GGUFモデルおかげでかなり生成しやすくなっていると思います。

    1本15分くらいなら気楽に試せますし、このクオリティなら作っていて楽しめると思うので、興味がある方はぜひ試してみてください。

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    AI技術の向上、マネタイズ方法などに興味がある方は、ぜひご検討ください。

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    最後まで読んでいただき、ありがとうございました。


     
     
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