ComfyUI에서 WAN 2.2: 2025 AI 비디오 생성 완벽 가이드

ComfyUI를 이미지 생성을 위해 완벽하게 설정하는 데 몇 시간을 보냅니다. 그런 다음 Runway와 같은 AI 비디오 도구가 월 수백 달러를 청구하는 것을 보고 더 나은 방법이 있는지 궁금해집니다. 기존 하드웨어를 사용하여 ComfyUI 내에서 영화 품질의 비디오를 직접 생성할 수 있다면 어떨까요?

바로 이것이 WAN 2.2가 제공하는 것입니다. Alibaba의 최신 비디오 생성 모델은 ComfyUI에 직접 통합되어 로컬 설정을 전문 비디오 제작 강국으로 변환합니다. 반복적인 클라우드 비용 없이 텍스트 프롬프트나 이미지에서 부드럽고 영화 같은 비디오를 만들 수 있습니다.

WAN 2.2란 무엇이며 왜 관심을 가져야 할까요?

WAN 2.2는 오픈 소스 AI 비디오 생성의 주요 도약을 나타냅니다. 2025년 Alibaba Cloud에서 출시된 이것은 단순한 점진적 업데이트가 아닙니다. 이 모델은 전문 전문가 모델을 사용하여 서로 다른 타임스텝에 걸쳐 비디오 디노이징 프로세스를 분리하는 획기적인 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 사용합니다.

여러 숙련된 예술가가 동시에 그림의 다양한 측면을 작업하는 것처럼 생각하십시오. 각 전문가는 특정 노이즈 수준을 처리하여 더 나은 동작 일관성을 가진 더 깨끗하고 선명한 비디오를 생성합니다.

WAN 2.2 뒤의 기술

전통적인 비디오 확산 모델은 디노이징 프로세스 동안 모든 프레임을 동등하게 처리합니다. WAN 2.2는 다른 접근 방식을 취합니다. Alibaba Cloud의 기술 문서 연구에 따르면, MoE 아키텍처는 동일한 계산 비용을 유지하면서 전체 모델 용량을 확대합니다.

이 모델은 조명, 구성, 대비 및 색조에 대한 세부 레이블이 있는 세심하게 선별된 미적 데이터로 훈련되었습니다. 이는 영화 학교 전문 지식 없이도 영화 스타일을 정밀하게 제어할 수 있음을 의미합니다.

WAN 2.2 모델 변형

WAN 2.2 패밀리에는 다양한 사용 사례를 위한 여러 전문 모델이 포함되어 있습니다.

모델 버전	파라미터	해상도	FPS	필요한 VRAM	사용 사례
WAN 2.2-TI2V-5B	5B	720p	24	8GB (FP8)	하이브리드 텍스트 및 이미지-비디오
WAN 2.2-T2V-A14B	14B	1080p	30	12GB+ (FP8)	전문 텍스트-비디오
WAN 2.2-I2V-A14B	14B	1080p	30	12GB+ (FP8)	고품질 이미지-비디오
WAN 2.2-S2V-14B	14B	1080p	30	16GB+	정적 이미지로부터 오디오 기반 비디오
WAN 2.2-Animate-14B	14B	1080p	30	16GB+	표정 복제를 통한 캐릭터 애니메이션

5B 하이브리드 모델은 대부분의 사용자에게 최고의 균형을 제공합니다. RTX 4090과 같은 소비자 GPU에서 원활하게 실행되면서 인상적인 720p 결과를 제공합니다.

특히 캐릭터 애니메이션의 경우, 얼굴 표정 복제 및 포즈 기반 워크플로우를 다루는 전용 WAN 2.2 Animate 가이드를 확인하세요.

WAN 2.2가 다른 비디오 생성 도구와 비교되는 방법

설치에 들어가기 전에 WAN 2.2가 상업용 대안과 비교하여 어디에 있는지 이해해야 합니다.

WAN 2.2 vs Runway ML Gen-3

Runway는 AI 비디오 생성을 위한 주요 상업용 옵션이었지만 제한 사항이 있습니다.

Runway ML 장점:

• 기술 지식이 전혀 필요 없는 사용자 친화적 인터페이스
• 특히 Turbo 모드에서 빠른 생성 시간
• 비디오 생성을 넘어 더 다양한 창의적 도구
• 더 저렴한 입문 가격

Runway ML 약점:

• 미세한 세부 사항 및 현실적인 모션 물리학 어려움
• 출력 매개변수에 대한 제한된 제어
• 무거운 사용자의 경우 구독 비용이 빠르게 누적됨
• 오프라인 옵션이 없는 클라우드 의존

WAN 2.2 장점:

• 생성 매개변수에 대한 완전한 제어
• 일회성 하드웨어 투자, 반복 수수료 없음
• 사용자 지정 및 확장을 위한 오픈 소스 자유
• 하드웨어에서 완전히 오프라인 실행
• 복잡한 장면에 대한 더 나은 동작 일관성

물론 Apatero.com과 같은 플랫폼은 설정 복잡성 없이 즉각적인 액세스를 제공합니다. 로컬 설치나 VRAM 제약을 관리하지 않고 간단한 웹 인터페이스를 통해 전문 비디오 생성을 얻을 수 있습니다.

WAN 2.2 vs Kling AI

Kuaishou Technology의 Kling AI는 1080p 해상도에서 최대 2분 길이의 매우 현실적인 비디오를 생성합니다.

Kling AI가 뛰어난 점:

• 최대 3분까지 확장된 비디오 기능
• 역동적인 움직임과 영화적 강도
• 복잡한 설명에 대한 더 나은 프롬프트 이해
• 부정적 프롬프팅 및 립싱크를 포함한 고유한 입력 옵션

Kling AI 단점:

• 상당히 느린 생성(비디오당 최소 6분)
• 확장된 비디오에 대한 더 높은 비용 구조
• 최적의 결과를 위한 더 가파른 학습 곡선

WAN 2.2 비교:

• 배치 처리 워크플로우에 더 효율적
• 기존 ComfyUI 파이프라인과 더 나은 통합
• 창의적 실험을 위한 더 빠른 반복 주기
• 대용량 사용자를 위한 생성당 비용 절감

일관된 출력을 대규모로 요구하는 대부분의 전문 워크플로우의 경우 WAN 2.2의 로컬 처리가 승리합니다. 그러나 기술 설정 없이 빠른 결과가 필요한 경우, Apatero.com은 속도에 최적화된 직관적인 인터페이스를 통해 동일한 품질을 제공합니다.

비용 현실

중간 사용량(월 100개 비디오)에 대한 1년간의 경제성을 분석해 보겠습니다.

Runway ML: $76/월 표준 플랜 = 연간 $912 (생성 제한 포함) Kling AI: 전문 사용의 경우 약 $120/월 = 연간 $1,440 ComfyUI의 WAN 2.2: RTX 4090 (일회성 $1,599) + 전기 = 첫 해 약 $1,700, 이후 연도 $100 Apatero.com: 인프라 비용이나 유지 관리 없는 종량제 가격

수학은 첫 해 이후 로컬 생성을 명확히 선호하며, 적절한 하드웨어가 이미 있거나 대규모로 비디오를 처리해야 한다고 가정합니다.

ComfyUI에 WAN 2.2 설치하기

시스템 요구 사항

최소 사양:

• ComfyUI 버전 0.3.46 이상
• 8GB VRAM (FP8 양자화를 사용한 5B 모델용)
• 32GB 시스템 RAM 권장
• 모델용 50GB 여유 저장 공간
• CUDA 지원 NVIDIA GPU (AMD 지원 제한적)

권장 사양:

• 14B 모델용 12GB+ VRAM
• 더 빠른 처리를 위한 64GB 시스템 RAM
• 모델 로딩 속도를 위한 NVMe SSD
• 최적의 성능을 위한 RTX 4090 이상

1단계: ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트

먼저 ComfyUI 버전을 확인하고 필요한 경우 업데이트하세요.

1. 터미널을 열고 ComfyUI 디렉토리로 이동
2. git pull origin master로 최신 변경 사항 가져오기
3. ComfyUI 재시작 및 콘솔 출력에서 버전 확인
4. 버전이 0.3.46 이상으로 표시되는지 확인

ComfyUI Manager를 사용하는 경우 인터페이스를 통해 업데이트할 수 있습니다.

2단계: 필요한 모델 파일 다운로드

WAN 2.2는 특정 디렉토리에 배치된 여러 구성 요소가 필요합니다.

텍스트 인코더 (모든 모델에 필요):

• Hugging Face에서 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 다운로드
• ComfyUI/models/text_encoders/에 배치

VAE 파일:

• 14B 모델의 경우 wan_2.1_vae.safetensors 다운로드
• 5B 모델의 경우 wan2.2_vae.safetensors 다운로드
• ComfyUI/models/vae/에 배치

주 모델 파일:

5B 하이브리드 모델 (권장 시작점):

• Hugging Face에서 Wan2.2-TI2V-5B 다운로드
• ComfyUI/models/checkpoints/에 배치

14B 이미지-비디오 모델:

• Wan2.2-I2V-A14B (낮은 VRAM용 FP8 버전) 다운로드
• ComfyUI/models/checkpoints/에 배치

모든 공식 모델은 WAN AI Hugging Face 저장소에서 찾을 수 있습니다.

3단계: 모델 배치 확인

ComfyUI 설치에는 이제 다음 디렉토리와 파일이 있어야 합니다:

주 구조:

• ComfyUI/models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
• ComfyUI/models/vae/wan_2.1_vae.safetensors (14B 모델용)
• ComfyUI/models/vae/wan2.2_vae.safetensors (5B 모델용)
• ComfyUI/models/checkpoints/wan2.2-i2v-a14b-fp8.safetensors (또는 선택한 모델)

텍스트 인코더가 text_encoders 폴더에 직접 있고, 두 VAE 파일이 vae 폴더에 있으며, WAN 2.2 모델 체크포인트가 checkpoints 폴더에 있는지 확인하세요.

4단계: 공식 워크플로우 템플릿 로드

ComfyUI에는 모든 노드 연결을 자동으로 처리하는 공식 WAN 2.2 워크플로우 템플릿이 포함되어 있습니다.

1. ComfyUI를 시작하고 웹 인터페이스를 엽니다
2. 워크플로우 메뉴를 클릭한 다음 템플릿 찾아보기
3. 비디오 섹션으로 이동
4. "Wan2.2 14B I2V" 또는 선호하는 워크플로우 선택
5. 로드를 클릭하여 전체 워크플로우 가져오기

또는 ComfyUI Examples에서 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하고 ComfyUI 인터페이스에 직접 드래그하세요.

WAN 2.2로 첫 비디오 만들기

이미지-비디오 워크플로우를 사용하여 첫 번째 비디오를 생성해 보겠습니다. 이것은 WAN 2.2의 작동 방식을 이해하기 위한 가장 직접적인 진입점입니다.

이미지-비디오 기본 워크플로우

1. 위에서 설명한 대로 "Wan2.2 I2V" 워크플로우 템플릿 로드
2. "Load Image" 노드를 찾아 소스 이미지 업로드
3. "WAN2.2 Sampler" 노드를 찾아 다음 주요 설정 조정:
   • Steps: 30으로 시작 (높을수록 = 더 나은 품질, 더 긴 생성)
   • CFG Scale: 7.5 (프롬프트 준수 강도 제어)
   • Seed: 랜덤의 경우 -1, 재현성을 위해 특정 번호 설정
4. "Text Prompt" 노드에서 원하는 동작 설명 (예: "느린 카메라 줌아웃, 머리카락을 통해 부는 부드러운 바람, 골든 아워 조명")
5. "Video Output" 노드에서 출력 매개변수 설정 (해상도, FPS, 코덱)
6. "Queue Prompt"를 클릭하여 생성 시작

첫 번째 비디오는 하드웨어에 따라 5-15분이 소요됩니다. 이것은 완전히 정상입니다.

생성 매개변수 이해

Steps (샘플링 단계): 디노이징 반복 횟수. 더 많은 단계는 일반적으로 더 부드럽고 일관된 동작을 생성하지만 생성 시간을 선형적으로 증가시킵니다. 테스트를 위해 30단계로 시작한 다음 최종 출력을 위해 50-80으로 증가시키세요.

CFG (Classifier-Free Guidance) Scale: 모델이 프롬프트를 얼마나 밀접하게 따르는지 제어합니다. 낮은 값(3-5)은 더 창의적인 해석을 허용합니다. 높은 값(7-10)은 더 엄격한 준수를 강제합니다. WAN 2.2의 최적 지점은 일반적으로 7-7.5입니다.

Seed: 노이즈 패턴을 결정하는 난수. 동일한 설정으로 동일한 시드를 사용하면 동일한 출력이 생성되며, 이는 반복적 개선에 중요합니다.

해상도: WAN 2.2 5B는 720p를 기본으로 처리합니다. 14B 모델은 최대 1080p를 지원합니다. 모델의 훈련 해상도보다 높은 해상도에서 생성하면 일반적으로 아티팩트가 생성됩니다.

텍스트-비디오 워크플로우

텍스트-비디오는 참조 이미지 없이 처음부터 생성하기 때문에 약간 다른 설정이 필요합니다.

1. "Wan2.2 T2V" 워크플로우 템플릿 로드
2. "Text Prompt" 노드에 상세한 프롬프트 작성
3. 원하지 않는 요소를 제외하기 위해 선택적으로 부정적 프롬프트 추가
4. 생성 매개변수 설정 (T2V의 경우 40단계로 시작 권장)
5. 프롬프트를 대기열에 추가하고 결과 대기

더 나은 비디오를 위한 프롬프트 작성 팁:

• 카메라 움직임 설명으로 시작 ("느린 돌리 줌인...")
• 조명 조건 지정 ("부드러운 아침 빛, 역광...")
• 모션 세부 정보 포함 ("부드럽게 흔들리는 나뭇잎, 흐르는 머리카락...")
• 스타일 참조 언급 ("영화 같은, 필름 그레인, 35mm...")
• 구체적이지만 지나치게 제한적이지 않게 (6-15단어가 가장 효과적)

첫-마지막 프레임 (FLF2V) 워크플로우

이 고급 기술을 사용하면 시작 및 종료 프레임을 모두 제어할 수 있으며, WAN 2.2가 그 사이의 부드러운 전환을 생성합니다.

1. "Wan2.2 FLF2V" 워크플로우 템플릿 로드
2. "First Frame" 노드에 시작 이미지 업로드
3. "Last Frame" 노드에 종료 이미지 업로드
4. 전환 지속 시간 설정 (키프레임 사이에 생성할 프레임 수)
5. 보간 강도 조정 (전환의 부드러움)
6. 보간된 비디오 시퀀스 생성

이 워크플로우는 텍스트만으로 프롬프트하기 매우 어려운 매치 컷, 변환 시퀀스 및 모핑 효과를 만드는 데 탁월합니다.

이러한 워크플로우가 복잡해 보인다면, Apatero.com이 노드 구성 없이 전문 비디오 생성을 제공한다는 것을 기억하세요. 간단히 이미지를 업로드하고 동작을 설명하면 기술 설정 없이 결과를 얻습니다.

낮은 VRAM 시스템을 위한 WAN 2.2 최적화

대부분의 사용자는 24GB VRAM 워크스테이션 카드를 가지고 있지 않습니다. 좋은 소식은 WAN 2.2가 올바른 최적화 기술로 놀라울 정도로 적당한 하드웨어에서 실행될 수 있다는 것입니다.

FP8 양자화 설명

전체 정밀도 (FP16) 모델은 16비트 정밀도로 숫자를 저장합니다. FP8 양자화는 이를 8비트로 줄여 최소한의 품질 손실로 메모리 사용량을 거의 절반으로 줄입니다.

WAN 2.2의 경우 FP8 스케일 버전은 원본 모델 품질의 95% 이상을 유지하면서 12GB GPU에 맞습니다. "scaled" 변형은 순진한 양자화보다 더 많은 세부 사항을 보존하는 추가 정규화를 포함합니다.

FP8 모델 사용 방법:

• FP8 버전을 특별히 다운로드 (파일 이름에 "fp8_e4m3fn_scaled" 포함)
• ComfyUI에서 특별한 설정이 필요 없으며 자동으로 작동
• 보너스로 10-15% 더 빠른 생성 속도 기대
• 대부분의 사용 사례에서 품질 차이는 감지할 수 없음

극도로 낮은 VRAM을 위한 GGUF 양자화

GGUF (GPT-Generated Unified Format) 양자화는 더 나아가 6GB VRAM만 있는 GPU에서 WAN 2.2를 가능하게 합니다.

VRAM vs 품질 트레이드오프:

GGUF 레벨	VRAM 사용량	원본 대비 품질	최적 용도
Q4_K_M	6-8GB	85-90%	테스트 및 반복
Q5_K_M	8-10GB	90-95%	제한된 프로덕션
Q6_K	10-12GB	95-98%	원본에 가까운 품질
Q8_0	12-14GB	98-99%	GGUF에서 최대 품질

GGUF 모델 설치: 커뮤니티 회원 Kijai는 WAN 2.2 모델의 GGUF 변환을 유지 관리합니다. ComfyUI-WanVideoWrapper 프로젝트 아래 Hugging Face에서 찾으세요.

1. 선택한 GGUF 양자화 수준 다운로드
2. ComfyUI/models/checkpoints/에 배치
3. GGUF 지원을 위해 Kijai 사용자 지정 노드 팩 사용
4. 전문 GGUF 워크플로우 템플릿 로드

생성은 FP8보다 느리지만 적당한 게임용 GPU가 있는 노트북에서 사용 가능한 비디오를 생성할 수 있습니다.

고급 메모리 관리 기술

CPU 오프로딩 활성화: ComfyUI에는 활발하게 처리하지 않을 때 모델 레이어를 시스템 RAM으로 이동하는 스마트 오프로딩이 포함되어 있습니다. 이것은 자동으로 발생하지만 설정에서 더 공격적인 오프로딩을 강제할 수 있습니다.

배치 크기 줄이기: 여러 변형을 생성하는 경우 배치로 처리하는 대신 순차적으로 처리하세요. 배치는 시간을 절약하지만 VRAM 요구 사항을 곱합니다.

반복 중 해상도 낮추기: 프롬프트 및 매개변수를 실험하는 동안 512p 또는 640p에서 생성하세요. 최종 출력에만 전체 해상도로 전환하세요. 모션 특성은 해상도에 걸쳐 잘 번역됩니다.

Blockswap 사용: 빠른 NVMe 스토리지가 있는 시스템의 경우 blockswap은 필요에 따라 디스크에서 모델 블록을 동적으로 로드합니다. 이것은 생성 속도를 사실상 무제한 모델 크기 지원과 교환합니다.

VRAM 최적화가 여전히 너무 번거로워 보인다면, Apatero.com이 모든 인프라 최적화를 자동으로 처리한다는 것을 고려하세요. 기술적 제약에 대해 걱정하지 않고 최대 품질 출력을 얻습니다.

고급 WAN 2.2 기술 및 팁

기본 비디오 생성을 마스터하면 이러한 고급 기술이 출력 품질을 크게 향상시킵니다.

영화 스타일 제어

WAN 2.2의 훈련 데이터에는 프롬프트에서 참조할 수 있는 상세한 미적 레이블이 포함되어 있습니다.

작동하는 조명 키워드:

• "골든 아워", "블루 아워", "흐린 확산 조명"
• "림 라이팅", "렘브란트 조명", "3점 조명 설정"
• "볼륨 안개", "신의 광선", "렌즈 플레어"
• "실용적 조명", "동기 부여된 조명", "하이 키", "로우 키"

구성 용어:

• "3분의 1 규칙 구성", "리딩 라인"
• "얕은 피사계 심도", "보케 배경"
• "더치 앵글", "로우 앵글 히어로 샷", "오버헤드 트래킹 샷"
• "대칭 프레이밍", "네거티브 스페이스"

모션 제어:

• "느린 돌리 줌", "시차 효과", "핸드헬드 흔들림"
• "부드러운 짐벌 움직임", "크레인 샷 내려가기"
• "미묘한 호흡 동작", "부드러운 흔들림"

WAN 2.2를 ControlNet과 결합

최대 제어를 위해 ControlNet 깊이 또는 포즈 가이던스를 WAN 2.2 워크플로우에 통합하세요.

1. ControlNet 전처리기를 사용하여 소스 이미지에서 깊이 맵 또는 포즈 스켈레톤 생성
2. 원본 이미지와 제어 맵을 모두 WAN 2.2에 공급
3. 모델은 현실적인 모션을 추가하면서 구조적 가이던스를 존중합니다
4. 이것은 드리프트를 방지하고 프레임 전체에서 주제 일관성을 유지합니다

이 기술은 특정 움직임 패턴을 원하는 캐릭터 애니메이션에 특히 잘 작동합니다.

더 부드러운 결과를 위한 프레임 보간

WAN 2.2는 24-30 FPS로 비디오를 생성합니다. 프레임 보간을 사용하여 부드러움을 60 FPS로 높일 수 있습니다.

후처리 워크플로우:

1. WAN 2.2로 기본 비디오 생성
2. 프레임 보간 노드(RIFE 또는 FILM)를 통해 출력 공급
3. 보간기가 추가 중간 프레임 생성
4. 최종 60 FPS 비디오 내보내기

이 2단계 접근 방식은 WAN 2.2 생성 시간을 합리적으로 유지하면서 놀라울 정도로 부드러운 결과를 생성합니다.

프롬프트 가중치 및 주의

ComfyUI는 특정 요소를 강조하기 위한 프롬프트 가중치를 지원합니다.

주의를 높이려면 (키워드:1.3)과 같은 구문을 사용하거나 줄이려면 (키워드:0.7)을 사용하세요. 이것은 특정 프롬프트 요소가 무시될 때 도움이 됩니다.

예: "(영화 같은 카메라 움직임:1.4), 숲을 걷는 여자, (나무의 미묘한 바람:0.8), 골든 아워 조명"

카메라 움직임과 조명이 우선 순위가 되는 반면 나무 움직임은 더 미묘해집니다.

변형을 위한 시드 워킹

무작위 시드 대신 시드 워킹을 시도하여 제어된 변형을 만드세요.

1. 시드 12345로 비디오 생성
2. 시드 12346, 12347, 12348로 다시 생성
3. 가까운 시드는 유사하지만 약간 다른 결과를 생성합니다
4. 완전히 무작위 출력 없이 최상의 변형 찾기

이 기술은 90% 만족하지만 사소한 변형을 탐색하고 싶을 때 시간을 절약합니다.

일반적인 WAN 2.2 오류 문제 해결

완벽한 설치에도 불구하고 몇 가지 문제가 발생할 가능성이 있습니다. 다음은 실제로 작동하는 솔루션입니다.

채널 불일치 오류 (32 vs 36 채널)

오류 메시지: "RuntimeError: Given groups=1, weight of size [5120, 36, 1, 2, 2], expected input to have 36 channels, but got 32 channels instead"

원인: 워크플로우와 모델 버전 간의 VAE 버전 불일치.

해결책:

1. custom_nodes에서 "WanImageToVideo (Flow2)" 폴더가 있으면 삭제
2. WAN 2.2 VAE 대신 WAN 2.1 VAE로 전환
3. WAN 2.2 VAE는 5B 하이브리드 모델에만 필요함을 참고
4. 변경 후 ComfyUI를 완전히 재시작

Sage Attention Triton 충돌

오류 메시지: 모든 워크플로우에서 무작위로 나타나는 채널 오류.

원인: Sage Attention 최적화가 WAN 2.2의 아키텍처와 충돌.

해결책:

1. 새로운 ComfyUI 설치 수행
2. Sage Attention 또는 Triton 확장 설치 안 함
3. 다른 워크플로우에 대한 최적화가 필요한 경우 별도의 ComfyUI 설치 유지

FP8 아키텍처 지원 안 됨

오류 메시지: "e4nv not supported in this architecture. The supported fp8 dtypes are ('fp8e4b15', 'fp8e5')"

원인: GPU 아키텍처와 호환되지 않는 정밀도 설정.

해결책:

1. ComfyUI 설정 열기
2. 정밀도를 fp16-fast에서 bf16으로 변경
3. ComfyUI 재시작
4. 워크플로우를 다시 로드하고 생성 다시 시도

ComfyUI 버전이 너무 오래됨

오류 메시지: WAN 2.2 노드가 나타나지 않거나 워크플로우가 로드되지 않음.

원인: ComfyUI 버전이 0.3.46 미만.

해결책:

1. ComfyUI를 버전 0.3.46 이상으로 업데이트
2. ComfyUI Desktop을 사용하는 경우 애플리케이션 업데이트 확인
3. 업데이트 후 브라우저 캐시 지우기
4. 공식 저장소에서 워크플로우 템플릿 재설치

느린 생성 또는 연결 끊김

증상: 생성이 매우 오래 걸리거나 ComfyUI가 프로세스 중에 연결 끊김.

해결책:

1. 생성 중 다른 VRAM 집약적 애플리케이션 닫기
2. 설정에서 공격적인 CPU 오프로딩 활성화
3. 테스트를 위해 단계를 25-30으로 줄이기
4. 출력 해상도를 일시적으로 낮추기
5. 시스템 RAM 사용량 확인, 스왑 파일을 늘려야 할 수 있음
6. GPU 드라이버가 최신인지 확인

이러한 솔루션을 시도한 후에도 지속적인 문제가 발생하면 최근 보고서 및 솔루션에 대한 ComfyUI GitHub Issues 페이지를 확인하세요.

WAN 2.2 모범 사례 및 워크플로우 통합

프로젝트 조직

반복 속도를 유지하기 위해 WAN 2.2 프로젝트를 정리하세요.

권장 폴더 구조:

• /projects/[프로젝트-이름]/source_images/
• /projects/[프로젝트-이름]/reference_videos/
• /projects/[프로젝트-이름]/outputs/
• /projects/[프로젝트-이름]/prompts.txt (성공적인 프롬프트 기록)
• /projects/[프로젝트-이름]/settings.json (워크플로우 구성)

작동하는 것을 문서화하세요. 멋진 비디오를 생성하면 정확한 프롬프트, 시드 및 매개변수를 즉시 저장하세요. 나중에 감사할 것입니다.

배치 처리 전략

수십 개의 비디오 클립이 필요한 대규모 프로젝트의 경우 배치 워크플로우를 설정하세요.

1. 모든 프롬프트 및 매개변수가 포함된 CSV 또는 JSON 파일 생성
2. ComfyUI의 API 모드를 사용하여 순차적으로 처리
3. 프롬프트 키워드를 기반으로 자동 파일 명명 설정
4. 최대 생산성을 위해 야간 처리 예약

이 접근 방식은 여러 프롬프트 또는 시드를 체계적으로 테스트하려는 비디오 변형 생성에 잘 작동합니다.

품질 관리 체크포인트

조기에 문제를 포착하기 위해 단계적 워크플로우를 구현하세요.

1단계: 대략적인 미리보기 (5분)

• 512p 해상도
• 20단계
• 프롬프트 및 구성에 대한 빠른 반복

2단계: 품질 확인 (10분)

• 720p 해상도
• 30단계
• 모션 품질 및 일관성 확인

3단계: 최종 렌더 (20-30분)

• 전체 해상도 (720p 또는 1080p)
• 50-80단계
• 승인된 개념에만 사용

이 단계적 접근 방식은 결함이 있는 프롬프트에 대한 긴 생성을 실행하는 것을 방지하여 시간을 절약합니다.

다른 ComfyUI 워크플로우와 결합

WAN 2.2는 기존 ComfyUI 파이프라인과 완벽하게 통합됩니다.

전처리 체인:

1. Stable Diffusion 또는 FLUX로 기본 이미지 생성
2. Ultimate SD Upscale로 업스케일
3. FaceDetailer로 얼굴 디테일 추가
4. 비디오 생성을 위해 WAN 2.2에 세련된 이미지 공급

후처리 향상:

1. WAN 2.2로 비디오 생성
2. 색상 그레이딩 조정을 위한 프레임 추출
3. 프레임당 스타일 전송 또는 미적 필터 적용
4. 60 FPS를 위해 프레임 보간 실행
5. 표준 비디오 편집기에서 오디오 및 효과 추가

이 모듈식 접근 방식은 WAN 2.2의 강점을 활용하면서 완전한 창의적 제어를 제공합니다.

WAN 2.2 마스터 후 다음 단계

이제 ComfyUI에서 WAN 2.2를 사용한 전문 AI 비디오 생성을 위한 완전한 툴킷을 갖추셨습니다. 설치, 워크플로우 유형, 최적화 기술 및 문제 해결을 이해합니다.

다음 개척지는 오디오 기반 비디오용 WAN 2.2-S2V 또는 캐릭터 애니메이션용 WAN 2.2-Animate와 같은 전문 모델을 실험하는 것입니다. 이러한 변형은 완전히 새로운 창의적 가능성을 엽니다. 또한 4K 생성 및 네이티브 60 FPS 지원을 약속하는 WAN 2.5에서 제공될 것에 주목하세요.

권장 다음 단계:

1. 모델 동작을 이해하기 위해 다양한 프롬프트 스타일로 10개의 테스트 비디오 생성
2. 사용 사례에 맞는 작동 방식을 문서화하는 개인 프롬프트 라이브러리 만들기
3. 정밀한 모션 제어를 위한 ControlNet 통합 실험
4. 프로덕션 효율성을 위한 배치 처리 워크플로우 설정
5. ComfyUI 커뮤니티 포럼에 가입하여 결과를 공유하고 다른 사람들로부터 배우기

추가 리소스:

• 기술 문서를 위한 공식 WAN 2.2 GitHub 저장소
• 워크플로우 템플릿을 위한 ComfyUI Examples
• 모든 WAN 2.2 모델 변형을 위한 Hugging Face Model Hub
• 캐릭터 중심 워크플로우를 위한 WAN 2.2 Animate 가이드
• 차세대 기능을 위한 WAN 2.5 미리보기
• 고급 기술을 위한 ComfyUI Wiki의 커뮤니티 튜토리얼

WAN 2.2는 오픈 소스 비디오 생성의 최첨단을 나타냅니다. MoE 아키텍처, 영화 훈련 데이터 및 유연한 양자화 옵션의 조합은 취미 생활자와 전문가 모두에게 접근 가능하게 만듭니다. 소셜 미디어, 영화 사전 시각화 또는 상업 프로젝트용 콘텐츠를 만들든, 이제 자신의 하드웨어에서 완전히 전문 품질의 AI 비디오를 생성할 수 있는 도구가 있습니다.

AI 비디오 생성의 미래는 로컬, 오픈 소스이며 완전한 제어 하에 있습니다. ComfyUI의 WAN 2.2는 그 미래를 오늘 사용 가능하게 만듭니다.