KJNodes の動画モデル用30 個を試すと、動いたのは14個、エラーは15個でした。Wan 用は8個中5個が動きました。LTX-2・HunyuanVideo・MiniMax H3 用はそれぞれのモデルで試しておらず、手元の Wan 2.2 での結果です。
ComfyUI-KJNodes（KJNodes）は、ComfyUI の公式の登録所でいちばんダウンロードされているカスタムノードで、入れると 260 個のノードが増えます。この記事はシリーズの⑥回目。ノードごとに、動かした（または置いた）ときの画面を載せました。
エラーはメッセージを、実行していないものは理由を書いています。環境と試し方は末尾の「検証メモ」へ。
KJNodes シリーズの一覧
全260ノードを、やりたいこと・ノード名から探すには KJNodes 完全ガイド（総合索引）へ。
| 回 | 分類 | 記事 |
|---|---|---|
| ① | 画像 | KJNodesの使い方① |
| ② | マスク | KJNodesの使い方② |
| ③ | テキスト・数値・その他・ループ | KJNodesの使い方③ |
| ④ | ラテント・ノイズ・サンプリング・座標 | KJNodesの使い方④ |
| ⑤ | モデル・LoRA・メモリ・高速化 | KJNodesの使い方⑤ |
| ⑥ | 動画モデル用 | この記事 |
| ⑦ | 音声・非推奨 | KJNodesの使い方⑦ |
ノード名は、画面に出る英語の名前（または中身の名前）で書いています。ノードライブラリで名前を入れると見つかります。スクリーンショットの「プレビュー任意」は、数値や文字を表示するための ComfyUI の標準のノードです。
Wan 用
ApplyRifleXRoPE_WanVideo
RIFLEx という方法で、Wan で作れる動画の長さ（フレーム数）を延ばします。
試したこと：Wan 2.2 TI2V 5B で、640×352・17フレームの動画を作れました。17フレームは短いので、長さを延ばす効果は確かめていません。
Wan21BlockLoraSelect
Wan 2.1 の LoRA を、ブロックごとの強さで選びます。0 にしたブロックは外れます。つなぎ先は DiTBlockLoraLoader の blocks。
試したこと：初期値のまま実行し、ブロックごとの値が出ました。
WanChunkFeedForward
計算を小分けにして、VRAM の使用量の山を下げます（実験的なノード）。作者は、出力が変わることがあると注意しています。
試したこと：Wan 2.2 TI2V 5B にかけて、動画を作れました。
WanVideoEnhanceAVideoKJ
Enhance-A-Video という方法で、Wan の動画の質を上げます。
試したこと：weight 2.0 でかけて、動画を作れました。
WanVideoNAG
NAG（Normalized Attention Guidance）という方法で、ネガティブプロンプトを効かせます。CFG 1 のような速い設定でもネガティブが効くようにする方法です。
試したこと：conditioning に「blurry, low quality」をつないで、動画を作れました。
WanVideoMemoryEfficientSageAttentionPatch
SageAttention を使って、VRAM の使用量の山を下げます（実験的なノード）。作者の説明では、新しい版の sageattention が必要です。
試したこと：「sageattention is not new enough version…」のエラーになりました。試験用の環境には sageattention を入れていません。
SkipLayerGuidanceWanVideo
Skip Layer Guidance という方法を、Wan に簡単にかけます（古いノード）。
試したこと：単独でかけると「SkipLayerGuidanceWanVideo only works with TeaCacheKJ」と出ました。KJNodes の WanVideoTeaCacheKJ と組んでも、同じエラーでした。
WanImageToVideoSVIPro
SVI Pro という方法で、前の動画の続きを作るための条件と潜在画像を用意します。
試したこと：Wan 2.2 TI2V 5B で試し、テンソルの大きさ（48 と 16）が合わないエラーになりました。Wan 2.1 系のモデル用と考えられます。
動きの軌跡（トラック）
AddNoiseToTrackPath
動きの軌跡（トラック）に、ゆらぎを足します。
試したこと：標準の GenerateTracks で作った5本の軌跡にゆらぎを足し、標準の WanMoveVisualizeTracks で黒い画面に描きました。
GetTrackRange
動きの軌跡から、指定したフレームの区間だけを取り出します。
試したこと：81フレームの軌跡から、24フレーム目から10フレームを取り出し、10枚の画面に描きました。
LTX-2・LTXV 用（手元に LTX のモデルがないため Wan 2.2 で試した）
LTX2AttentionTunerPatch
LTX-2 の注意の計算の強さを、映像と音声で別々に変えます（実験的なノード）。
試したこと：Wan のモデルにかけて「’WanModel’ object has no attribute ‘transformer_blocks’」となりました。LTX-2 用のノードです。
LTX2AudioLatentNormalizingSampling
LTX-2 で作る音声の質を上げるため、途中のステップで音声の潜在画像をととのえます。
試したこと：Wan のモデルにかけてエラーになりました。LTX-2 用です。
LTX2BlockLoraSelect
LTX-2 の LoRA を、ブロックごとの強さで選びます。
試したこと：初期値のまま実行し、ブロックごとの値が出ました。
LTX2LoraLoaderAdvanced
LTX-2 の LoRA を、映像・音声などの部分ごとの強さで読み込みます。
試したこと：手元に LTX-2 のモデルと LoRA がないため、実行していません。
LTX2MemoryEfficientSageAttentionPatch
SageAttention を使って、LTX-2 の VRAM の使用量の山を下げます（実験的なノード）。
試したこと：Wan 用と同じく、sageattention がないためエラーになりました。
LTX2SamplingPreviewOverride
LTX-2 の生成中のプレビューを差しかえます。作者の説明では、ComfyUI 本体に入るまでのつなぎです。
試したこと：Wan のモデルにかけてエラーになりました。LTX-2 用です。
LTX2_NAG
LTX-2 に NAG をかけます。
試したこと：Wan のモデルにかけてエラーになりました。LTX-2 用です。
LTXVChunkFeedForward
LTXV の計算を小分けにして、VRAM の使用量の山を下げます（実験的なノード）。
試したこと：Wan のモデルにかけてエラーになりました。LTXV 用です。
LTXVEnhanceAVideoKJ
Enhance-A-Video を LTXV にかけます。
試したこと：Wan のモデルにかけてエラーになりました。LTXV 用です。
LTXVAddGuideMulti
LTXV の動画に、決めたフレームの見本の画像（ガイド）を何枚か足します。
試したこと：標準の EmptyLTXVLatentVideo と Wan の VAE で試し、「Adding guide to a combined AV latent is not supported.」のエラーになりました。LTXV の VAE がないため、正しい組み方では試せていません。
LTXVAddGuidesFromBatch
画像のバッチの中で、黒くない画像を、同じ番号のフレームのガイドとして足します。
試したこと：上と同じ組み方で、同じエラーになりました。
LTXVAudioVideoMask
映像と音声の潜在画像に、時間の範囲で「作り直す部分のマスク」を付けます。
試したこと：49フレームの LTXV の潜在画像に、0.5〜1.5秒のマスクを付け、④で紹介した PreviewLatentNoiseMask で取り出して表示しました。
LTXVImgToVideoInplaceKJ
動画の潜在画像の決めたフレームを、画像に置きかえます。
試したこと：Wan 2.2 の潜在画像と VAE で試し、エラーにはならずに動画ができました。ただし色がくずれた動画で、LTXV 用の組み方ではないため、効果は確かめられていません。
HunyuanVideo 用（手元にモデルがないため Wan 2.2 で試した）
ApplyRifleXRoPE_HunuyanVideo
RIFLEx で、HunyuanVideo で作れる動画の長さを延ばします（ノード名のつづりは原文のまま）。
試したこと：Wan のモデルにかけて「’WanModel’ object has no attribute ‘params’」となりました。
HunyuanVideoBlockLoraSelect
HunyuanVideo の LoRA を、ブロックごとの強さで選びます。
試したこと：初期値のまま実行し、ブロックごとの値が出ました。
HunyuanVideoEncodeKeyframesToCond
最初と最後のフレームの画像を、条件に入れます。
試したこと：Wan 2.2 で試すと、エラーにはならずに動画ができました。HunyuanVideo ではないので、最初と最後のフレームが効いたかは確かめていません。
LeapfusionHunyuanI2VPatcher
Leapfusion という方法で、HunyuanVideo で画像から動画を作れるようにします。
試したこと：Wan のモデルにかけて、テンソルの大きさが合わないエラーになりました。
MiniMax H3 用（手元にモデルがないため Wan 2.2 で試した）
MiniMaxH3MemoryEfficientSageAttentionPatch
SageAttention を使って、MiniMax H3 の VRAM の使用量の山を下げます（実験的なノード）。
試したこと：sageattention がないためエラーになりました。
MiniMaxChunkFeedForward
MiniMax H3 の計算を小分けにして、VRAM の使用量の山を下げます（実験的なノード）。
試したこと：Wan のモデルにかけても、エラーなく動画ができました。MiniMax H3 ではないので、効果は確かめていません。
MiniMaxLowVRAMAttention
MiniMax H3 の注意の計算を分けて、VRAM の使用量の山を下げます。作者の説明では、計算の結果は変わりません。
試したこと：Wan のモデルにかけても、エラーなく動画ができました。効果は確かめていません。
「動いた」と「効いた」は別だった
エラーにならなくても、効いているとは限りません。MiniMax H3 用のノードは Wan にかけてもエラーなく動画ができましたが、MiniMax H3 ではないので効果は確かめていません。
Wan 用の4つ（NAG・Enhance-A-Video・RifleX・ChunkFeedForward）は、別の記事でシードを5つ変えて比べ、はっきりよくなったとは言えない結果でした。NAG のネガティブに「雪」を入れてもプロンプトに書いた雪は消えず、ChunkFeedForward は5B の1本あたり約137秒が約132秒になった程度です。
エラーの15個は、次のように分かれました。
| 止まった状況 | 個数 | ノード |
|---|---|---|
| 別のモデル用で、「’WanModel’ object has no attribute …」と出た | 7 | LTX2AttentionTunerPatch、LTX2AudioLatentNormalizingSampling、LTX2SamplingPreviewOverride、LTX2_NAG、LTXVChunkFeedForward、LTXVEnhanceAVideoKJ、ApplyRifleXRoPE_HunuyanVideo |
| sageattention が必要 | 3 | WanVideoMemoryEfficientSageAttentionPatch、LTX2MemoryEfficientSageAttentionPatch、MiniMaxH3MemoryEfficientSageAttentionPatch |
| テンソルの大きさが合わない | 2 | WanImageToVideoSVIPro、LeapfusionHunyuanI2VPatcher |
| LTXV の VAE がなく、Wan の VAE で試した | 2 | LTXVAddGuideMulti、LTXVAddGuidesFromBatch |
| 「TeaCacheKJ と一緒でないと動かない」と出て、WanVideoTeaCacheKJ と組んでも同じエラー | 1 | SkipLayerGuidanceWanVideo |
動きの軌跡のノードは、ComfyUI 標準の GenerateTracks・WanMoveVisualizeTracks と組むと、結果を目で確かめられました。
よくある質問（FAQ）
Q. KJNodes の Wan 用ノードはどれが使えますか？
筆者の環境（Wan 2.2 TI2V 5B）では、ApplyRifleXRoPE_WanVideo・WanChunkFeedForward・WanVideoEnhanceAVideoKJ・WanVideoNAG がエラーなく動きました。WanVideoMemoryEfficientSageAttentionPatch は sageattention が必要で、WanImageToVideoSVIPro は 5B のモデルではエラーになりました。
Q. WanVideoNAG は何に使いますか？
NAG という方法で、ネガティブプロンプトを効かせます。conditioning にネガティブのプロンプトをつないで使います。筆者が別の記事で比べたときは、ネガティブに「雪」を入れても、プロンプトに書いた雪は消えませんでした。
Q. 「’WanModel’ object has no attribute」と出ます
そのノードが、Wan 以外のモデル（LTX-2 や HunyuanVideo など）用のためです。ノードの名前にあるモデルと組み合わせて使います。
Q. SageAttention のノードで「sageattention is not new enough version」と出ます
sageattention という部品が入っていないか、古い版です。筆者の試験用の環境には入れていないため、このエラーになりました。
Q. LTXVAddGuideMulti で「Adding guide to a combined AV latent is not supported」と出ます
筆者は LTXV の VAE がなく、Wan の VAE と組んで試したところ、このエラーになりました。LTXV のモデルと VAE で組んだときの動きは確かめていません。
まとめ
- KJNodes の動画モデル用のノード 30 個（Wan・LTX-2／LTXV・HunyuanVideo・MiniMax H3・動きの軌跡）のうち、動いたのは 14 個
- Wan 2.2 TI2V 5B では、Wan 用の多くのノードと、動きの軌跡のノードが動いた。ただし Wan 用の4つの効果を比べると、はっきりよくなったとは言えなかった
- ほかのモデル用のノードは、対応するモデルで使うもの。今回はモデルがなく、効き方は確かめていない
検証メモ
- 「動いた」の範囲：KJNodes と ComfyUI に最初から入っているノードの組み合わせで、ComfyUI が最後まで実行できたという意味です。14個の内訳は、動画まで作れたものが8個（LTXVImgToVideoInplaceKJ は色がくずれた動画）、ブロックの値・軌跡・マスクが出たものが6個。効果まで確かめたとは限りません。
- 比較の条件：約137秒・約132秒と雪の結果は、比較の記事の条件での値です。この記事の 640×352・17フレームとは条件が違います。
- ダウンロード数：「いちばん」は、2026年10月27日に公式の登録所で確かめた順位です（4,696,142 ダウンロード）。
参考にした資料
- ComfyUI-KJNodes（GitHub・作者のリポジトリ）
- 各ノードの説明は、ComfyUI の画面に表示される作者の説明（ノードの DESCRIPTION）をもとにしました
