2025년 최고의 오픈소스 비디오 모델: Kandinsky 5.0 vs HunyuanVideo 1.5 vs LTX 2 vs WAN 2.2

2024년 말과 2025년 초, 오픈소스 비디오 생성 환경이 폭발적으로 성장했습니다. 서투른 2초 클립으로 시작한 것이 이제는 인상적인 모션 일관성과 디테일을 가진 10초 이상의 비디오를 생성하는 정교한 모델로 진화했습니다. 하지만 어떤 모델이 당신의 GPU에 자리할 가치가 있을까요?

빠른 답변: Kandinsky 5.0은 Apache 2.0 라이선스와 10초 생성 기능으로 상업 프로젝트에 적합하고, HunyuanVideo 1.5는 최소한의 검열로 소비자용 GPU에서 탁월하며, LTX 2는 속도와 시간적 일관성에서 우위를 점하고, WAN 2.2는 혁신적인 듀얼 모델 아키텍처로 애니메이션과 2D 애니메이션에서 최고입니다.

지난 3주 동안 이 네 가지 모델을 집중적으로 테스트했습니다. 동일한 프롬프트, 동일한 하드웨어 구성, 동일한 평가 기준을 사용했습니다. 포토리얼리스틱 장면, 애니메이션 콘텐츠, 추상적 모션, 복잡한 다중 피사체 구성 등 다양한 카테고리에서 500개 이상의 비디오를 생성했습니다. 결과는 놀라웠고, 여러분도 놀라실 것입니다.

2025년 오픈소스 비디오 생성이 다른 이유는?

폐쇄형 소스와 오픈소스 비디오 모델 간의 격차가 극적으로 좁혀졌습니다. 12개월 전에는 사용 가능한 무언가를 얻으려면 독점 API에 액세스해야 했습니다. 이제는 소비자 하드웨어에서 프로덕션급 모델을 실행할 수 있습니다.

지난 한 해 동안 세 가지 주요 변화가 일어났습니다. 첫째, VRAM 최적화 기술이 크게 향상되었습니다. 이전에는 80GB VRAM이 필요했던 모델이 이제는 16-24GB GPU에서 허용 가능한 품질 손실로 실행됩니다. 둘째, 더 나은 샘플링 방법과 아키텍처 개선을 통해 추론 속도가 3-5배 증가했습니다. 셋째, 여러 주요 릴리스가 Apache 2.0 및 MIT 라이선스를 채택하면서 라이선스가 더욱 허용적이 되었습니다.

진정한 게임 체인저는 ComfyUI 통합입니다. 테스트한 네 가지 모델 모두 작동하는 ComfyUI 노드가 있지만, 설치 복잡성과 워크플로 지원은 크게 다릅니다. 이는 비디오 생성을 img2vid, 업스케일링, 프레임 보간, 후처리와 단일 통합 워크플로에서 연결할 수 있음을 의미합니다.

Apatero.com과 같은 플랫폼은 구성 복잡함 없이 이러한 모델에 즉시 액세스할 수 있지만, 모델 비교 방법을 이해하면 비디오 생성 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

왜 오픈소스 비디오 모델에 관심을 가져야 할까요?

상업용 비디오 API는 출력 초당 요금을 부과합니다. 현재 요금으로, 10초짜리 비디오 100개를 생성하는 데는 품질 설정에 따라 $50-200가 소요됩니다. 프로토타이핑, 반복 작업 또는 대규모로 콘텐츠를 제작하는 경우 이 비용은 빠르게 증가합니다.

오픈소스 모델은 사용료를 완전히 제거합니다. GPU 하드웨어 또는 클라우드 컴퓨팅에 한 번 비용을 지불한 다음 무제한 콘텐츠를 생성합니다. 매주 수십 개의 비디오를 제작하는 프리랜서, 에이전시, 콘텐츠 크리에이터에게 이는 연간 수천 달러의 절감을 의미합니다.

하지만 비용만이 유일한 요소는 아닙니다. 오픈소스 모델은 생성 파이프라인을 완전히 제어할 수 있습니다. 샘플링 매개변수를 수정하고, 맞춤 스케줄러를 구현하고, 특정 스타일을 위한 LoRA를 학습하고, 기존 프로덕션 워크플로와 통합할 수 있습니다. 폐쇄형 API는 매개변수 범위와 출력 형식에 고정됩니다.

라이선스도 중요합니다. 대부분의 상업용 API는 특히 상업 프로젝트의 경우 생성된 콘텐츠 사용 방법을 제한합니다. 여기서 검토한 모델은 무제한 상업적 사용, 수정 및 배포를 허용하는 허용적 라이선스를 사용합니다.

Kandinsky 5.0: 상업 프로덕션 강자

Kandinsky 5.0은 2025년 1월 러시아의 Sber AI에서 출시되었으며, 즉시 오픈소스 비디오 품질에 대한 새로운 기준을 세웠습니다. 이는 상업 배포를 지원하는 라이선스를 가진 최초의 진정한 프로덕션 준비 오픈소스 비디오 모델입니다.

기술 사양 및 아키텍처

Kandinsky 5.0은 3D UNet 시간 레이어와 복잡한 카메라 움직임을 처리하는 별도의 모션 모듈을 가진 잠재 확산 아키텍처를 사용합니다. 기본 모델은 38억 개의 파라미터를 가지고 있으며 추가로 12억 개의 파라미터 모션 네트워크가 있습니다. 8 FPS에서 24프레임으로 512x512 네이티브 해상도로 생성하여 깨끗한 3초 클립을 제공합니다. 프레임 보간을 사용하면 24 FPS에서 10초까지 확장할 수 있습니다.

이 모델은 총 45,000시간의 영상으로 구성된 2천만 개의 비디오 클립으로 학습되었습니다. 학습 데이터셋은 화려한 효과보다 고품질 카메라 움직임, 복잡한 다중 피사체 상호작용, 시간적 일관성을 강조했습니다. 이는 초현실적이기보다는 기반이 있고 영화적인 느낌의 출력에서 나타납니다.

VRAM 요구사항은 가파르지만 관리 가능합니다. 최소 실행 가능한 것은 대량 최적화 및 품질 저하로 16GB입니다. 전체 해상도 생성을 위해 권장되는 것은 24GB입니다. 동일한 파이프라인에서 img2vid 워크플로 또는 업스케일링을 실행하려면 32GB+ 가 최적입니다.

생성 품질 및 모션 특성

모션 품질은 Kandinsky 5.0이 빛나는 곳입니다. 다른 어떤 오픈소스 모델보다 물리를 더 잘 이해합니다. 공을 떨어뜨리면 올바르게 가속됩니다. 카메라를 패닝하면 객체가 적절한 시차를 유지합니다. 두 피사체가 상호작용하면 장면을 독립적으로 떠다니지 않고 실제로 서로 반응합니다.

디테일 보존은 처음 4-5초 동안 탁월하며 점차 저하됩니다. 150프레임(6.25초)까지는 텍스처 단순화와 간헐적인 변형을 알아차릴 것입니다. 이것은 40프레임에서 품질 저하가 시작되는 초기 모델보다 훨씬 낫습니다.

시간적 일관성은 컷과 전환에서 안정적으로 유지됩니다. 장면 변경, 조명 전환, 피사체 변형을 테스트했습니다. Kandinsky는 다른 모델을 괴롭히는 거슬리는 아티팩트 없이 이 모든 것을 처리했습니다. 객체는 프레임 간에 정체성을 유지하며, 이는 내러티브 콘텐츠에 중요합니다.

이 모델은 손가락, 복잡한 얼굴 표정, 복잡한 의류 패턴과 같은 세밀한 디테일에 때때로 어려움을 겪습니다. 또한 클립 전체에 걸쳐 사진적 선명도를 유지하기보다는 배경을 부드럽고 회화적인 텍스처로 단순화하는 경향이 있습니다.

라이선스 및 상업적 사용

Kandinsky 5.0이 지배하는 부분입니다. Apache 2.0 라이선스로 출시되어 제한 없이 상업적으로 사용하고, 모델 아키텍처를 수정하고, 유료 서비스의 일부로 배포할 수도 있습니다. 귀속이 필요하지 않지만 좋은 관행입니다.

이는 Kandinsky를 법적 명확성을 요구하는 기업 고객에게 서비스를 제공하는 에이전시에 적합한 이 비교의 유일한 모델로 만듭니다. 라이선스 모호함 없이 Fortune 500 기업에 비디오를 자신 있게 제공할 수 있습니다.

모델 가중치는 명확한 문서와 함께 Hugging Face에 호스팅됩니다. Sber AI는 정기적인 업데이트를 제공하고 커뮤니티 이슈에 적극적으로 대응합니다. 개발 팀은 아키텍처 선택과 최적화 기법을 설명하는 정기 연구 업데이트를 게시합니다.

ComfyUI 통합 상태

Kandinsky 5.0은 공식 ComfyUI-Kandinsky 확장을 통해 견고한 ComfyUI 지원을 제공합니다. 설치는 리포지토리를 클론하고 종속성을 설치해야 하지만, 일부 대안에 비해 프로세스가 간단합니다.

노드 구조는 직관적입니다. text-to-video, image-to-video, video-to-video, 프레임 보간을 위한 별도의 노드가 있습니다. 매개변수 컨트롤에는 샘플러 선택, 스케줄러 선택, CFG 스케일, 모션 강도가 포함됩니다. 고급 사용자는 미세 조정된 제어를 위해 모션 모듈에 직접 액세스할 수 있습니다.

워크플로 예제는 GitHub 리포지토리에 잘 문서화되어 있습니다. 기본 생성을 위한 시작 워크플로, 업스케일링이 포함된 복잡한 다단계 파이프라인, 장편 콘텐츠를 위한 특수 설정을 찾을 수 있습니다. 커뮤니티는 기본 기능을 확장하는 수십 개의 파생 워크플로를 만들었습니다.

성능은 CUDA GPU에 최적화되어 있습니다. AMD 지원은 ROCm을 통해 존재하지만 추가 구성이 필요하고 더 느린 추론 시간을 제공합니다. Apple Silicon 지원은 실험적이며 프로덕션 사용에는 권장되지 않습니다.

Kandinsky 5.0의 최적 사용 사례

법적으로 확실한 상업 콘텐츠가 필요할 때 Kandinsky를 사용하세요. 유료 고객, 광고 캠페인 또는 상업 제품용 비디오를 제작하는 경우 Apache 2.0 라이선스가 법적 위험을 제거합니다.

더 긴 클립에서 강력한 시간적 일관성이 필요한 프로젝트에도 이상적입니다. 프레임 보간이 포함된 10초 기능은 대부분의 소셜 미디어 요구사항을 다룹니다. Instagram Reels, TikTok 콘텐츠, YouTube Shorts는 모두 Kandinsky가 탁월한 6-10초 범위에 편안하게 들어갑니다.

영화적인 카메라 움직임은 또 다른 강점입니다. 프로젝트에 부드러운 패닝, 트래킹 샷 또는 복잡한 카메라 안무가 필요한 경우 Kandinsky의 모션 모듈이 대안보다 더 잘 처리합니다. 물리 인식 모션은 AI 비디오에서 흔한 떠다니는 느낌을 방지합니다.

애니메이션 또는 스타일화된 콘텐츠에는 Kandinsky를 피하세요. 포토리얼리즘에 최적화되어 있고 비사진적 스타일에 어려움을 겪습니다. 또한 극도의 예산 하드웨어에서 작업하는 경우 건너뛰세요. 24GB VRAM 권장 사항은 실제이며, 코너를 자르면 눈에 띄게 저하된 출력이 발생합니다.

HunyuanVideo 1.5: 소비자 하드웨어 챔피언

Tencent의 HunyuanVideo는 2024년 12월에 출시되어 빠르게 접근 가능한 비디오 생성을 위한 커뮤니티 즐겨찾기가 되었습니다. 2025년 2월에 출시된 버전 1.5는 원본을 대중화시킨 경량 리소스 요구사항을 유지하면서 품질을 극적으로 개선했습니다.

기술 접근 방식 및 최적화

HunyuanVideo 1.5는 잠재 확산과 새로운 시간적 압축 기술을 결합한 하이브리드 아키텍처를 사용합니다. 모든 프레임을 독립적으로 처리하는 대신 키프레임을 식별하고 전문 모션 네트워크를 사용하여 그 사이를 보간합니다. 이는 기존 접근 방식에 비해 VRAM 요구사항을 40% 줄입니다.

이 모델은 27억 개의 파라미터를 가지고 있어 Kandinsky보다 상당히 작습니다. 하지만 파라미터 수가 전체 이야기를 말하는 것은 아닙니다. Tencent 팀은 메모리 공간을 줄이면서 품질을 유지하는 효율적인 어텐션 메커니즘과 공격적인 양자화에 집중했습니다.

네이티브 생성은 4초(64프레임) 동안 16 FPS로 448x448입니다. 포함된 초해상도 모듈을 사용하여 896x896까지 업스케일할 수 있으며, 프레임 보간은 24 FPS에서 8-10초까지 확장됩니다. 더 작은 네이티브 해상도는 전체 품질로 생성한 다음 별도로 업스케일할 수 있기 때문에 실제로 소비자 GPU에 유리합니다.

VRAM 요구사항은 이 비교에서 가장 접근하기 쉽습니다. 8비트 양자화로 최소 실행 가능한 것은 12GB입니다. 전체 정밀도를 위해 권장되는 것은 16GB입니다. 단일 패스에서 업스케일링 및 보간을 실행하려면 20GB가 최적입니다. 다른 모델로는 불가능한 3060 12GB에서 사용 가능한 비디오를 성공적으로 생성했습니다.

검열 및 콘텐츠 정책

HunyuanVideo가 차별화되는 부분입니다. PR 재해를 걱정하는 서구 회사의 모델과 달리 Tencent는 콘텐츠 필터링에 대해 방관적인 접근 방식을 취했습니다. 이 모델은 최소한의 내장 검열을 가지고 있으며 대부분의 다른 모델이 거부하는 콘텐츠를 생성합니다.

이것이 완전히 검열되지 않았다는 의미는 아닙니다. 극단적인 콘텐츠는 여전히 실패하거나 손상된 출력을 생성합니다. 하지만 임계값은 대안보다 훨씬 높습니다. 법적 기준을 통과하지만 다른 모델의 필터를 트리거하는 판타지 폭력, 성숙한 테마 또는 논란의 여지가 있는 주제를 생성하는 것이 차단되지 않습니다.

크리에이티브 전문가에게 이러한 유연성은 가치가 있습니다. 성숙한 요소를 포함하는 합법적인 콘텐츠를 생성하기 위해 모델의 안전 레이어와 싸우지 않습니다. 공포 크리에이터, 게임 개발자, 엣지 있는 콘텐츠 제작자는 손을 잡아주지 않는 것을 높이 평가합니다.

트레이드오프는 책임입니다. 필터링이 적다는 것은 오용 가능성이 더 크다는 것을 의미합니다. 비즈니스 맥락에서 이를 배포하는 경우 직원이 회사 인프라에서 문제가 되는 콘텐츠를 생성하는 것을 방지하기 위해 자체 콘텐츠 검토 레이어를 구현하는 것을 고려하세요.

품질 특성 및 제한사항

품질은 Kandinsky의 포토리얼리즘과 일치하지 않지만 파라미터 차이를 고려하면 예상보다 가깝습니다. HunyuanVideo는 특정 콘텐츠 유형에서 탁월합니다. 초상화 비디오, 대화 헤드, 캐릭터 중심 콘텐츠는 훌륭해 보입니다. 이 모델은 상당한 소셜 미디어 영상으로 학습된 것이 분명합니다.

모션은 극적이기보다는 미묘한 경향이 있습니다. 카메라 움직임은 부드럽고 객체 모션은 매끄럽지만 폭발적이지 않습니다. 대화형 콘텐츠, 제품 데모, 추천 스타일 비디오에 완벽합니다. 고액션 장면, 빠른 카메라 움직임, 복잡한 다중 피사체 안무에는 어려움을 겪습니다.

시간적 일관성은 처음 3-4초 동안 견고하며 마이크로 지터와 작은 불연속성을 보이기 시작합니다. 6-7초까지는 특히 배경 디테일에서 간헐적인 변형을 알아차릴 것입니다. 주요 피사체는 배경보다 더 오래 안정적으로 유지되며, 이는 실제로 대부분의 사용 사례에 이상적입니다.

업스케일링 모듈은 인상적입니다. 448x448에서 896x896로 가는 것은 최소한의 아티팩트를 도입하고 종종 디테일 품질을 향상시킵니다. 그들이 기본 모델의 출력에서 업스케일러를 학습시켰을 것으로 의심되며, 이는 단순히 보간하기보다는 지능적으로 향상하는 데 도움이 됩니다.

ComfyUI 워크플로 통합

HunyuanVideo의 ComfyUI 통합은 공식이 아닌 커뮤니티 주도입니다. 주요 노드 패키지는 다작의 커뮤니티 개발자가 만든 ComfyUI-HunyuanVideo입니다. 설치는 ComfyUI Manager를 통한 원클릭 설정 또는 수동 git clone을 통해 간단합니다.

노드 구조는 표준 ComfyUI 패턴을 반영합니다. 익숙한 매개변수 컨트롤이 있는 text2vid, img2vid, vid2vid 노드가 있습니다. 업스케일링 노드는 워크플로의 다른 업스케일러와 깔끔하게 통합됩니다. 프레임 보간은 다른 모델과 동일한 프레임 보간 노드를 사용하여 다중 모델 워크플로를 단순화합니다.

워크플로 예제는 모델의 인기 때문에 풍부합니다. ComfyUI 커뮤니티는 시작 팩, 정교한 다단계 파이프라인, 다양한 출력 스타일을 위한 특수 구성을 만들었습니다. 문서는 GitHub, Reddit, Discord에 흩어져 있지만 전체적으로 포괄적입니다.

성능 최적화는 훌륭합니다. 모델은 빠르게 로드되고 효율적으로 생성되며 배칭을 잘 처리합니다. 메모리 관리는 대안보다 낫고 메모리 부족 충돌이 적고 리소스가 빡빡할 때 더 우아하게 저하됩니다.

Apatero.com은 구성 없이 이러한 모델에 대한 액세스를 단순화하지만 HunyuanVideo ComfyUI 통합은 중급 사용자도 로컬 배포가 가능할 만큼 충분히 세련되었습니다.

HunyuanVideo 1.5의 이상적인 프로젝트

GPU VRAM이 제한적일 때 HunyuanVideo를 선택하세요. 3060 12GB, 3070 16GB 또는 유사한 소비자 카드를 실행하는 경우 이것이 품질 비디오 생성을 위한 유일하게 실행 가능한 옵션인 경우가 많습니다. 성능 대 VRAM 비율은 타의 추종을 불허합니다.

대화 헤드 비디오, 제품 쇼케이스, 성격 주도 콘텐츠를 제작하는 소셜 미디어 콘텐츠 크리에이터에게도 이상적입니다. 초상화 비디오와 미묘한 모션의 모델 강점은 Instagram, TikTok, YouTube 콘텐츠 스타일과 완벽하게 일치합니다.

성숙한 테마로 작업하는 콘텐츠 크리에이터는 완화된 검열의 혜택을 받습니다. 프로젝트에 다른 모델의 안전 필터를 트리거하는 공포 요소, 다크 판타지 또는 엣지 있는 유머가 포함된 경우 HunyuanVideo의 허용적인 접근 방식이 좌절을 줄입니다.

극적인 카메라 작업 또는 고액션 시퀀스가 필요한 영화 제작에는 HunyuanVideo를 건너뛰세요. 또한 절대 최대 품질을 요구하는 프로젝트에는 피하세요. 절대 품질 경계를 밀어붙이기보다는 접근성과 유연성에서 탁월한 90% 솔루션입니다.

LTX 2: 속도 및 일관성 전문가

LTX Video 2.0은 2025년 3월 FaceTune 및 Videoleap 뒤의 팀인 Lightricks에서 출시되었습니다. 품질에 관계없이 최대 품질을 위해 설계된 모델과 달리 LTX 2는 빠른 반복과 신뢰할 수 있는 시간적 일관성에 최적화되어 있습니다.

속도를 위한 아키텍처 혁신

LTX 2는 새로운 점진적 생성 아키텍처를 사용합니다. 30-50 단계에 걸쳐 모든 프레임을 동시에 노이즈 제거하는 대신 8-12 단계에서 저해상도 시간적 스켈레톤을 생성한 다음 후속 패스에서 공간적 디테일을 점진적으로 개선합니다. 이는 시간적 일관성 설정을 프론트로드하여 다른 모델을 괴롭히는 드리프트를 방지합니다.

기본 모델은 32억 개의 파라미터를 가지고 있으며 특수 8억 개의 파라미터 시간적 일관성 모듈이 있습니다. 이 별도의 일관성 모듈은 생성 단계 사이에서 실행되어 프레임 간에 복합되기 전에 불연속성을 식별하고 수정합니다.

네이티브 생성은 5초(120프레임) 동안 24 FPS로 640x360입니다. 비정상적인 화면비는 의도적이며 모델이 주로 사용되는 모바일 비디오 형식과 일치합니다. 번들 업스케일러를 사용하여 1280x720까지 업스케일할 수 있으며 빠르고 깨끗한 결과를 생성합니다.

VRAM 요구사항은 이 비교의 중간에 있습니다. 적당한 최적화로 최소 실행 가능한 것은 16GB입니다. 헤드룸이 있는 편안한 생성을 위해 권장되는 것은 20GB입니다. 스왑 없이 전체 업스케일링 파이프라인을 실행하려면 24GB가 최적입니다.

생성 속도 벤치마크

LTX 2가 지배하는 곳입니다. RTX 4090 24GB에서 전체 5초 생성은 평균 30-35초입니다. Kandinsky의 2-3배 및 HunyuanVideo의 3-4배에 비해 6-7배 실시간입니다. 프롬프트를 테스트하고 매개변수를 조정하는 반복적인 워크플로의 경우 이 속도 차이는 혁신적입니다.

더 적당한 하드웨어에서도 속도 우위가 지속됩니다. RTX 4070 Ti 12GB는 최적화로 55-60초에 생성합니다. RTX 3080 10GB는 감소된 해상도로 75-85초를 관리합니다. 소비자 하드웨어에서도 대안의 3-5분 대비 1-2분 생성 시간을 보고 있습니다.

배치 생성은 효율적으로 확장됩니다. 4개의 비디오를 병렬로 생성하는 것은 지능적인 메모리 관리와 배치 최적화된 샘플링 덕분에 하나를 생성하는 것보다 2.5배만 느립니다. 이는 LTX 2를 프롬프트 탐색, 스타일 테스트, 대용량 생산에 이상적으로 만듭니다.

트레이드오프는 약간 감소된 최대 품질입니다. LTX 2의 출력은 Kandinsky의 포토리얼리즘과 일치하지 않거나 복잡한 장면을 우아하게 처리하지 못합니다. 하지만 90%의 사용 사례에서 품질은 훌륭하며, 속도 우위는 더 느린 모델로는 불가능한 워크플로를 가능하게 합니다.

시간적 일관성 성능

시간적 일관성은 LTX 2의 비밀 무기입니다. 다른 모델이 프레임에 걸쳐 복합되는 오류를 점차 축적하는 반면, LTX 2의 전용 일관성 모듈은 드리프트가 눈에 보이기 전에 적극적으로 수정합니다.

도전적인 시나리오로 이를 테스트했습니다. 피사체 변형, 복잡한 환경을 통한 카메라 움직임, 조명 변화, 빠른 장면 전환. LTX 2는 특히 다른 모델이 긴장을 보이기 시작하는 3-7초 범위에서 대안보다 정체성과 일관성을 더 잘 유지했습니다.

객체 영속성은 훌륭합니다. 테이블에 빨간 공을 놓고 카메라를 멀리 패닝하고 다시 패닝하면 공은 여전히 거기에 있고 여전히 빨간색입니다. 이것은 기본적으로 들리지만 많은 모델이 프레임을 벗어난 객체를 잊거나 컷 전반에 걸쳐 속성을 미묘하게 변경합니다.

배경 안정성은 또 다른 강점입니다. 배경이 점차 추상적인 회화적 덩어리로 변형되는 대신 LTX 2는 구조적 일관성을 유지합니다. 텍스처가 단순화될 수 있지만 벽은 벽으로, 창문은 창문으로 남아 있으며 공간 관계가 유지됩니다.

일관성 모듈은 약간의 모션 감쇠를 도입합니다. 카메라 움직임은 약간 더 제한된 느낌이고 객체 모션은 약간 더 보수적입니다. 이것은 일반적으로 허용 가능하지만 액션이 많은 콘텐츠는 순수하게 모션 강도에 최적화된 모델보다 덜 역동적으로 느껴질 수 있습니다.

ComfyUI 구현 세부사항

LTX 2의 ComfyUI 통합은 공식이며 잘 유지됩니다. Lightricks는 정기 업데이트와 적극적인 이슈 해결로 ComfyUI-LTX-Video 확장을 제공합니다. 설치는 ComfyUI Manager를 통해 깔끔합니다.

노드 디자인은 사려 깊습니다. 생성, 일관성 향상, 업스케일링, 프레임 보간을 위한 별도의 노드를 사용하면 모듈식 워크플로를 구축할 수 있습니다. 매개변수 컨트롤은 압도적이지 않으면서 광범위합니다. UI는 대부분의 노드가 숨기는 일관성 강도, 시간적 평활화, 점진적 개선 컨트롤을 노출합니다.

워크플로 예제는 일반적인 시나리오와 고급 기술을 다룹니다. 공식 GitHub 리포지토리에는 시작 워크플로, 다단계 파이프라인, 배치 생성을 위한 특수 설정이 포함되어 있습니다. 문서는 매개변수가 출력에 미치는 영향에 대한 설명과 함께 철저합니다.

성능은 하드웨어 구성에서 일관되게 좋습니다. 모델의 속도 최적화는 중급 GPU에서도 효율적으로 실행됨을 의미합니다. 메모리 관리는 예측 가능한 VRAM 사용과 리소스 제약의 우아한 처리로 신뢰할 수 있습니다.

다른 ComfyUI 노드와의 통합은 원활합니다. LTX 2는 모든 업스케일러, 프레임 보간기 또는 후처리 노드와 작동하는 표준 잠재 텐서 및 프레임 시퀀스를 출력합니다. LTX 2를 다른 모델과 결합하는 하이브리드 워크플로를 구축하는 것은 간단합니다.

LTX 2의 최적 애플리케이션

반복 속도가 절대 최대 품질보다 중요할 때 LTX 2를 사용하세요. 빠른 프로토타이핑, 프롬프트 테스트, 스타일 탐색, 대용량 생산은 모두 30-45초 생성 시간의 혜택을 받습니다.

모바일 우선 콘텐츠에 이상적입니다. 네이티브 640x360 화면비는 Instagram Stories, TikTok, YouTube Shorts와 완벽하게 일치합니다. 속도를 위해 네이티브 해상도로 생성하거나 더 높은 품질을 위해 720p로 업스케일할 수 있으며 여전히 대안보다 빠르게 완료됩니다.

도전적인 전환에서 강력한 시간적 일관성이 필요한 프로젝트는 LTX 2를 기본으로 설정해야 합니다. 장면 변경, 피사체 변형, 복잡한 카메라 움직임은 모두 다른 모델보다 일관성을 더 잘 유지합니다. 이는 연속성이 중요한 내러티브 콘텐츠에 유용합니다.

배치 워크플로는 LTX 2의 효율적인 확장의 혜택을 받습니다. 개념을 탐색하기 위해 수십 개의 변형을 생성하는 경우 빠른 생성과 지능적인 배칭은 더 느린 모델로는 불가능한 워크플로를 가능하게 합니다. Apatero.com과 같은 서비스는 반응형 사용자 경험을 위해 이 속도를 활용합니다.

최대 포토리얼리즘 또는 가능한 최고 해상도가 필요할 때는 LTX 2를 피하세요. 품질 경계를 밀어붙이기보다는 속도와 신뢰성에서 탁월한 작업마 모델입니다. 또한 네이티브 640x360이 모바일에 최적화되어 있으므로 데스크톱 지향 화면비의 경우 건너뛰세요.

WAN 2.2: 애니메이션 및 2D 애니메이션 마스터

Waifusion Animation Network (WAN) 2.2는 2025년 4월 익명의 커뮤니티 개발자 집단에서 출시되었습니다. 모든 콘텐츠 유형을 처리하려는 범용 모델과 달리 WAN은 애니메이션, 만화 스타일, 2D 애니메이션에만 전문화되어 있습니다.

듀얼 모델 아키텍처 설명

WAN 2.2의 혁신은 듀얼 모델 시스템입니다. 주요 생성 모델은 구성, 캐릭터 배치, 전체 장면 구조를 처리합니다. 보조 개선 모델은 선 일관성, 색상 팔레트 일관성, 특징적인 모션 패턴과 같은 애니메이션 특정 요소를 전문으로 합니다.

주요 모델은 영화, 시리즈, OVA의 50,000시간 애니메이션 콘텐츠로 학습된 24억 개의 파라미터입니다. 개선 모델은 11억 개의 파라미터로 더 작지만 유명한 프로덕션의 고품질 사쿠가 시퀀스와 키 애니메이션 프레임으로만 학습되었습니다.

이 분리를 통해 WAN은 특정 작업에 대해 각 모델을 최적화할 수 있습니다. 주요 모델은 개선 패스가 스타일 일관성을 시행할 것을 알고 모션 및 구성에 공격적일 수 있습니다. 개선 모델은 일반 장면 구성에 대해 걱정하지 않고 애니메이션 특정 품질에 집중할 수 있습니다.

네이티브 생성은 4초(48프레임) 동안 12 FPS로 512x512입니다. 이 낮은 프레임 속도는 의도적이며 전통적인 애니메이션의 프레임 이코노미와 일치합니다. 모델은 2s 또는 3s 애니메이션(각 프레임을 2-3 디스플레이 프레임 동안 유지)에 적합한 깨끗한 프레임을 출력하여 전문 애니메이션 프로덕션 기술과 일치합니다.

VRAM 요구사항은 보통입니다. 단일 모델 패스의 경우 최소 실행 가능한 것은 14GB입니다. 두 모델을 순차적으로 실행하려면 18GB가 권장됩니다. 추가 처리 단계가 있는 복잡한 워크플로의 경우 24GB가 최적입니다.

애니메이션 특정 품질 요소

WAN 2.2는 일반 모델이 일치할 수 없는 방식으로 애니메이션을 이해합니다. 선 일관성은 놀랍고 캐릭터 윤곽이 프레임에 걸쳐 무게와 스타일을 유지합니다. 이는 일관성 없는 선 작업이 즉시 몰입을 깨는 애니메이션 미학에 중요합니다.

색상 팔레트 일관성은 또 다른 강점입니다. 애니메이션은 포토리얼리스틱 색상 변형보다는 제한되고 신중하게 선택된 색상 팔레트를 사용합니다. WAN은 이를 존중하여 일관된 캐릭터 색상을 유지하고 일반 모델의 애니메이션 시도를 아마추어처럼 보이게 만드는 점진적인 팔레트 드리프트를 피합니다.

캐릭터 특징은 프레임에 걸쳐 안정적으로 유지됩니다. 눈은 동일한 크기와 모양을 유지하고, 머리카락은 독특한 애니메이션 물리를 유지하며, 얼굴 비율은 변형되지 않습니다. 포토리얼리스틱 콘텐츠로 학습된 일반 모델은 애니메이션의 스타일화된 해부학에 어려움을 겪으며 종종 기괴하고 일관성 없는 결과를 생성합니다.

모션 패턴은 애니메이션 규칙과 일치합니다. 캐릭터는 애니메이션 타이밍으로 깜박이고, 머리카락은 특징적인 흐르는 모션으로 움직이며, 카메라 움직임은 그려진 콘텐츠에 적용된 실사 카메라 작업이 아니라 실제 애니메이션 촬영처럼 느껴집니다.

이 모델은 애니메이션 특정 효과를 아름답게 처리합니다. 속도선, 임팩트 프레임, 땀방울, 감정 기호, 기타 애니메이션 시각 언어 요소는 적절할 때 자연스럽게 나타납니다. 일반 모델은 이것들을 생성할 수 없거나 어색하고 분명히 AI 생성된 버전을 생성합니다.

복잡한 2D 애니메이션 시나리오 처리

WAN 2.2는 일반 모델을 파괴하는 시나리오에서 탁월합니다. 겹치는 모션이 있는 캐릭터 상호작용, 복잡한 패브릭 및 머리카락 역학, 임팩트 및 복구 프레임이 있는 애니메이션 스타일 액션 시퀀스, 모두 유능하게 처리됩니다.

전투 장면은 인상적입니다. 이 모델은 예상, 임팩트, 후속 조치를 포함한 애니메이션 전투 안무를 이해합니다. 공격은 무게가 있고, 방어 자세는 명확하게 읽히며, 전체 구성은 복잡한 교환 중에도 가독성을 유지합니다.

대화 장면은 적절한 애니메이션 촬영을 유지합니다. 캐릭터 프레이밍, 반응 샷, 장면 지리는 모두 애니메이션 프로덕션 규칙을 따릅니다. 이 모델은 화자에게 머물러야 할 때, 청자의 반응으로 컷해야 할 때, 두 캐릭터 교환을 프레임하는 방법을 알고 있습니다.

환경 통합은 견고합니다. 캐릭터는 배경과 자연스럽게 상호작용하여 적절한 깊이 관계를 유지합니다. 객체와 캐릭터는 애니메이션 콘텐츠를 시도하는 일반 모델처럼 독립적으로 떠다니지 않습니다.

제한 사항은 매우 복잡한 다중 캐릭터 장면 주변에 존재합니다. 독립적인 동작을 가진 3명 이상의 캐릭터는 모델을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 배경 디테일은 또한 매우 상세한 환경보다는 단순화된 경향이 있습니다. 이것들은 애니메이션 특정 품질의 극적인 개선에 대한 허용 가능한 타협입니다.

ComfyUI 워크플로 설정

WAN 2.2의 ComfyUI 통합은 수동 설정이 필요합니다. 아직 공식 확장이 없지만 커뮤니티는 포괄적인 워크플로 패키지를 만들었습니다. 설치에는 모델 가중치 다운로드, 올바른 디렉토리에 파일 배치, 맞춤 노드 설정이 포함됩니다.

설정은 특정 시퀀스로 연결된 표준 ComfyUI 노드를 사용합니다. 주요 생성은 개선 모델에 공급되며, 표준 업스케일링 및 프레임 보간 노드로 출력됩니다. 초기 구성은 ComfyUI에 익숙한 사용자의 경우 30-45분이 걸리며 초보자의 경우 더 오래 걸립니다.

워크플로 예제는 CivitAI 및 WAN Discord 서버에서 사용할 수 있습니다. 커뮤니티 구성원은 WAN을 LoRA, ControlNet, 다양한 후처리 기술과 결합하는 정교한 파이프라인을 공유합니다. 문서는 커뮤니티에서 생성되며 품질이 다양하지만 적극적으로 유지됩니다.

성능은 올바르게 구성되면 좋습니다. 생성 시간은 RTX 4090에서 전체 듀얼 모델 처리의 경우 HunyuanVideo와 유사한 90-120초입니다. 메모리 사용은 예측 가능하며 모델은 배칭을 합리적으로 잘 처리합니다.

WAN을 비애니메이션 워크플로와 결합할 때 통합 문제가 발생합니다. 이 모델은 너무 전문화되어 포토리얼리스틱 콘텐츠를 시도하면 좋지 않은 결과를 생성합니다. 이는 하나의 모델이 모든 콘텐츠 유형을 처리하는 범용 설정에 적합하지 않습니다.

WAN 2.2가 최선의 선택인 경우

애니메이션 및 2D 애니메이션 콘텐츠에만 WAN을 선택하세요. 프로젝트에 애니메이션 스타일 캐릭터, 만화 미학 또는 전통적인 애니메이션 스타일이 포함된 경우 WAN은 일반 모델보다 극적으로 더 나은 결과를 제공합니다.

애니메이션 콘텐츠 크리에이터, 비주얼 노벨 개발자, 애니메이션을 탐색하는 만화 아티스트, 2D 애니메이션 콘텐츠를 제작하는 모든 사람에게 이상적입니다. 애니메이션 특정 품질 요소는 전문 애니메이션 프로덕션에 유일하게 실행 가능한 옵션으로 만듭니다.

애니메이션 특정 모션 및 효과가 필요한 프로젝트에는 WAN의 전문 학습이 필요합니다. 속도선, 임팩트 프레임, 애니메이션 타이밍, 특징적인 모션 패턴이 모델에 구워져 있습니다. 일반 모델은 광범위한 프롬프팅으로도 이것들을 설득력 있게 복제할 수 없습니다.

상대적으로 적당한 VRAM 요구사항은 WAN을 접근 가능하게 만듭니다. HunyuanVideo처럼 12GB GPU에서 실행할 수는 없지만 18GB 권장 사항은 RTX 3080 및 4070 Ti 사용자에게 열려 있습니다. 이는 소규모 크리에이터를 위한 애니메이션 비디오 생성을 민주화합니다.

비애니메이션 콘텐츠에는 WAN을 건너뛰세요. 완전히 전문화되어 있고 포토리얼리스틱, 3D 또는 실사 스타일 콘텐츠에서 좋지 않은 결과를 생성합니다. 또한 플러그 앤 플레이 단순성이 필요한 경우 피하세요. ComfyUI 설정은 모든 사용자가 가지고 있지 않은 인내심과 기술적 편안함을 요구합니다.

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결론 및 최종 권장사항

오픈소스 비디오 생성 환경은 2025년 초에 극적으로 성숙했습니다. 실험적인 도구에서 다양한 요구사항을 제공하는 뚜렷한 강점을 가진 프로덕션 가능 모델로 이동했습니다.

Kandinsky 5.0은 라이선스 명확성, 최대 품질, 강력한 시간적 일관성을 요구하는 상업 프로덕션을 위한 선택입니다. Apache 2.0 라이선스, 10초 생성 기능, 물리 인식 모션은 전문 애플리케이션에 적합하게 만듭니다. 24GB VRAM 요구사항과 더 느린 생성을 최고 품질 출력에 대한 트레이드오프로 받아들이세요.

HunyuanVideo 1.5는 접근성과 빠른 반복을 우선시하는 소비자 하드웨어의 크리에이터에게 서비스를 제공합니다. 12-16GB VRAM 작동, 최소 검열, 견고한 품질은 소셜 미디어 콘텐츠, 초상화 비디오, 빠른 실험에 이상적으로 만듭니다. 품질 상한은 Kandinsky보다 낮지만 접근성 우위는 고급 하드웨어가 없는 크리에이터에게 혁신적입니다.

LTX 2는 속도와 시간적 일관성이 가장 중요할 때 지배합니다. 30-45초 생성 시간은 더 느린 모델로는 불가능한 반복적인 워크플로를 가능하게 합니다. 전용 일관성 모듈은 도전적인 시나리오에서 안정성을 보장합니다. 대용량 생산, 빠른 프로토타이핑, 네이티브 화면비가 전달 플랫폼과 일치하는 모바일 우선 콘텐츠에 LTX 2를 사용하세요.

WAN 2.2는 애니메이션 및 2D 애니메이션 콘텐츠를 위한 유일한 실행 가능한 옵션입니다. 전문 학습과 듀얼 모델 아키텍처는 일반 모델이 일치할 수 없는 애니메이션 특정 품질을 제공합니다. 더 복잡한 설정과 애니메이션 전용 초점을 설득력 있는 애니메이션 비디오 생성을 위한 필수 트레이드오프로 받아들이세요.

오픈소스의 아름다움은 하나만 선택할 필요가 없다는 것입니다. 여러 모델을 설치하고, 각각을 실험하고, 각 프로젝트에 올바른 도구를 사용하세요. 반복을 위해 LTX 2를 사용하고 최종 렌더를 위해 Kandinsky를 사용하는 하이브리드 워크플로는 속도와 품질을 결합합니다. 소셜 콘텐츠를 위한 HunyuanVideo와 애니메이션을 위한 WAN은 두 가지 사용 사례를 효율적으로 다룹니다.

로컬 구성 복잡성 없이 더 간단한 액세스를 원하는 사용자를 위해 Apatero.com과 같은 플랫폼은 통합 인터페이스를 통해 여러 모델에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이는 각 프로젝트에 최적 모델을 선택할 수 있는 유연성을 유지하면서 기술적 장벽을 제거합니다.

오늘 실험을 시작하세요. 이러한 모델은 지금 사용할 수 있고, 적극적으로 개발되고 있으며, 실제 프로덕션 사용에 충분히 강력합니다. 허용적인 라이선스, 접근 가능한 하드웨어 요구사항, 강력한 커뮤니티 지원의 조합은 오픈소스 비디오 생성을 탐색하기에 최적의 시기로 만듭니다.

다음 비디오 프로젝트는 일반 스톡 영상이나 비싼 상업 API보다 나을 자격이 있습니다. 이러한 모델은 무제한 창의적 자유와 제로 사용 수수료로 로컬 GPU에 영화적 비디오 생성을 제공합니다. 하드웨어 및 콘텐츠 유형에 맞는 모델을 선택한 다음 제작을 시작하세요.