WAN 2.2 VACE: 완전한 비디오-오디오-컨텍스트 향상 가이드 2025

특정 프롬프트가 다른 것들보다 훨씬 더 나은 결과를 만들어낸다는 것을 알게 된 후 모델 문서를 자세히 살펴보다가 WAN 2.2의 VACE 기능을 우연히 발견했고, 이는 WAN이 할 수 있는 일에 대한 제 이해를 완전히 바꿔놓았습니다. VACE(Video-Audio-Context Enhancement)는 별도의 모델이 아니라 시간적 맥락 인식, 오디오 정렬 기능, 다중 모달 이해를 포함한 WAN의 전체 아키텍처를 활용하는 고급 컨디셔닝 기술 세트로, AI가 만든 것이 아니라 전문적으로 보이는 비디오 품질을 생성합니다.

이 가이드에서는 시간적 맥락 윈도우 최적화, 립싱크 및 리듬 매칭을 위한 오디오-비주얼 정렬 기술, 복잡한 장면을 위한 다단계 맥락 구축, 품질과 처리 오버헤드의 균형을 맞추는 프로덕션 워크플로우, 그리고 맥락 관련 품질 문제 해결 방법을 포함한 ComfyUI용 완전한 WAN 2.2 VACE 워크플로우를 제공합니다.

WAN 2.2의 VACE 아키텍처 이해하기

VACE는 WAN에 대한 별도의 애드온이 아니라 대부분의 기본 워크플로우가 무시하는 WAN의 내장된 Video-Audio-Context Enhancement 기능을 적절히 활용하는 것입니다. VACE가 제공하는 것을 이해하면 효과적으로 활용할 수 있습니다.

표준 WAN 사용법 (대부분의 사람들이 하는 방법):

• WAN 모델 로드
• 텍스트 프롬프트 제공
• 비디오 생성
• 결과: 품질은 좋지만 모델의 전체 기능을 활용하지 못함

VACE로 강화된 WAN 사용법:

• 맥락 인식이 활성화된 WAN 모델 로드
• 다중 모달 컨디셔닝 제공 (텍스트 + 선택적 오디오 큐 + 시간적 맥락)
• 더 나은 시간적 일관성을 위해 확장된 맥락 윈도우 구성
• 전체 모델 아키텍처가 작동하는 상태로 비디오 생성
• 결과: 시간적 일관성, 모션 품질, 디테일 보존이 눈에 띄게 개선됨

VACE가 실제로 하는 일:

1. 확장된 시간적 맥락 윈도우

표준 WAN은 프레임 배치 간의 제한된 맥락 인식으로 8-16 프레임을 처리합니다. VACE는 맥락 윈도우를 24-32 프레임으로 확장하여 모델이 더 긴 시퀀스에 걸친 모션 패턴을 이해하여 더 부드럽고 일관된 애니메이션을 만들 수 있게 합니다.

2. 오디오-비주얼 정렬 컨디셔닝

명시적인 오디오 입력이 없어도 VACE는 리듬, 페이싱, 타이밍 패턴을 이해하는 오디오 인식 컨디셔닝을 사용합니다. 오디오를 제공하면 VACE는 자연스러운 동기화를 위해 비디오 생성을 오디오 특성에 맞춥니다.

3. 다중 모달 맥락 통합

VACE는 언어가 모션, 타이밍, 시간적 관계를 어떻게 묘사하는지에 대한 인식으로 텍스트 프롬프트를 처리합니다. "smooth pan" 또는 "gradual transition"과 같은 문구는 "quick movement" 또는 "sudden change"와는 다른 시간적 처리를 트리거합니다.

4. 계층적 특징 처리

표준 처리는 모든 프레임을 동등하게 취급합니다. VACE는 키프레임이 더 많은 디테일 주의를 받고 중간 프레임은 키프레임 앵커에 대한 인식으로 생성되는 계층적 처리를 구현하여 전반적으로 더 나은 일관성을 생성합니다.

VACE가 최대 효과를 제공하는 경우:

사용 사례	VACE 효과	이유
긴 비디오 클립 (5초 이상)	높음	확장된 맥락이 드리프트 방지
복잡한 모션 (카메라 + 피사체)	높음	더 나은 모션 분해
캐릭터 클로즈업	높음	얼굴 특징 안정성
부드러운 카메라 움직임	매우 높음	부드러움을 위해 시간적 윈도우가 중요
미묘한 모션이 있는 정적 장면	보통	모션이 적음 = 향상시킬 것이 적음
짧은 클립 (1-2초)	낮음	표준 처리로 충분

기본 WAN 워크플로우의 경우, VACE 강화를 다루기 전에 표준 사용법을 다루는 제 WAN 2.2 완전 가이드를 참조하세요.

VACE로 강화된 WAN 워크플로우 설정하기

VACE는 단일 스위치를 통해 활성화되는 것이 아니라 특정 매개변수 조합과 워크플로우 구조를 통해 구성됩니다. VACE로 강화된 생성을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

필요한 노드 (기본 WAN에서 확장):

1. Load WAN Checkpoint - WAN 2.2 모델
2. WAN Model Config - VACE 특정 설정 활성화
3. WAN Context Manager - 시간적 맥락 윈도우 제어
4. WAN Text Encode (VACE 인식 프롬프팅 포함)
5. WAN Sampler (확장된 맥락 포함)
6. VAE Decode 및 Video Combine

워크플로우 구조:

Load WAN Checkpoint → model, vae

WAN Model Config (VACE settings) → configured_model
    ↓
WAN Context Manager (extended windows) → context_configured_model
    ↓
WAN Text Encode (VACE-aware prompt) → conditioning
    ↓
WAN Sampler (context_configured_model, conditioning, extended_frames) → latent
    ↓
VAE Decode → frames → Video Combine

VACE를 위한 WAN Model Config 설정:

• enable_temporal_attention: True (VACE에 중요)
• context_frames: 24-32 (표준 8-16에서 확장)
• hierarchical_processing: True (키프레임 우선순위 활성화)
• motion_decomposition: True (카메라 vs 피사체 모션 분리)

이러한 설정은 기본 WAN 구현에서 항상 노출되는 것은 아닙니다. VACE 매개변수를 노출하는 ComfyUI-WAN-Advanced 노드 또는 특정 WAN 커스텀 노드 팩이 필요할 수 있습니다.

WAN Context Manager 구성:

• context_window_size: 32 프레임 (표준 16 대비)
• context_overlap: 8 프레임 (표준 4 대비)
• keyframe_interval: 8 (8번째 프레임마다 키프레임으로 처리)
• interpolation_quality: "high" (더 나은 프레임 간 생성)

확장된 맥락 윈도우는 모델이 각 프레임을 생성할 때 과거/미래 프레임을 더 멀리 볼 수 있게 하여 시간적 일관성을 극적으로 향상시킵니다.

VACE 인식 프롬프팅:

표준 프롬프트는 시각적 콘텐츠에 초점을 맞춥니다. VACE 인식 프롬프트는 시간적 설명자를 포함합니다:

표준 프롬프트: "Woman walking through office, professional environment, high quality"

VACE로 강화된 프롬프트: "Woman walking smoothly through modern office with gradual camera follow, consistent natural movement, professional environment, temporally stable features, high quality motion"

향상된 VACE 처리를 트리거하는 키워드:

• 모션 품질: "smooth", "gradual", "consistent", "natural movement"
• 시간적 안정성: "stable features", "coherent motion", "temporal consistency"
• 카메라 동작: "steady camera", "smooth pan", "gradual follow"

처리 매개변수:

VACE가 포함된 WAN Sampler의 경우:

• steps: 30-35 (표준 25 대비, 추가 단계가 확장된 맥락의 이점)
• cfg: 7-8 (표준 범위, VACE는 조정 불필요)
• sampler: dpmpp_2m (VACE와 잘 작동)
• frame_count: 24-48 (VACE는 짧은 클립보다 긴 클립에 더 유리)

예상 결과:

표준 WAN과 비교한 첫 번째 VACE로 강화된 생성:

• 모션 부드러움: 눈에 띄게 더 부드러운 전환, 프레임 간 떨림 감소
• 특징 안정성: 얼굴, 손, 물체가 일관성을 더 잘 유지
• 배경 일관성: 배경 왜곡 및 변형 감소
• 처리 시간: 표준 생성보다 15-25% 더 길게
• VRAM 사용: 확장된 맥락 윈도우로 인해 +1-2GB

눈에 띄는 개선이 보이지 않으면 VACE 설정이 실제로 활성화되어 있는지 확인하고 (모델 config 노드 확인) VACE의 이점을 받는 콘텐츠(모션이 있는 긴 클립)에서 테스트하고 있는지 확인하세요.

VACE가 사전 구성되고 최적화된 플랫폼의 경우, Apatero.com은 콘텐츠 유형에 따른 자동 매개변수 튜닝이 포함된 VACE로 강화된 WAN을 제공하여 수동 구성 복잡성을 제거합니다.

오디오-비주얼 정렬 기술

VACE의 오디오-비주얼 정렬 기능은 오디오가 명시적으로 제공되지 않은 경우에도 모션과 오디오 간의 자연스러운 동기화를 만듭니다. 오디오가 제공되면 정렬이 정밀해집니다.

오디오 없는 VACE 강화:

오디오 입력 없이도 VACE 인식 프롬프팅은 리듬과 페이싱을 생성합니다:

언어를 통한 리듬: "Person walking with steady, measured pace" - VACE는 "steady, measured"를 규칙적인 모션 리듬으로 해석

"Quick, energetic movements with dynamic rhythm" - VACE는 변동적이고 빠른 페이스의 모션으로 해석

"Slow, deliberate gestures with pauses between movements" - VACE는 자연스러운 일시 정지가 있는 모션 생성

오디오-비주얼 데이터에 대한 모델의 훈련으로 언어에 의해 암시되는 시간적 패턴을 이해할 수 있습니다.

명시적 오디오 컨디셔닝 (고급):

오디오(음악, 음성, 주변 소리)가 있을 때 VACE는 비디오 생성을 오디오 특성에 맞게 컨디셔닝할 수 있습니다.

오디오가 포함된 워크플로우:

Load WAN Checkpoint → model

Load Audio File → audio_waveform

Audio Feature Extractor → audio_features
    (extracts rhythm, intensity, phonemes from audio)

WAN Audio-Video Conditioner (audio_features) → av_conditioning

WAN Text Encode + av_conditioning → combined_conditioning

WAN Sampler (combined_conditioning) → video aligned to audio

오디오 특징 추출은 다음에 초점을 맞춥니다:

• 리듬/비트: 오디오 리듬에 모션 강도 정렬
• 강도/볼륨: 오디오 음량에 모션 속도 정렬
• 음소 (음성의 경우): 발화된 소리에 입술 움직임 정렬
• 주파수: 고주파 오디오(심벌즈)는 세밀한 모션 트리거, 저주파(베이스)는 넓은 모션 트리거

오디오-비디오 컨디셔닝 매개변수:

• alignment_strength: 0.5-0.8 (비디오가 오디오를 따르는 강도)
• feature_type: "rhythm" | "phonemes" | "intensity" | "combined"
• sync_precision: "loose" | "moderate" | "tight"

느슨한 동기화 (alignment_strength 0.5): 비디오가 일반적으로 오디오 느낌을 따르지만 정밀하지는 않음 보통 동기화 (alignment_strength 0.7): 명확한 오디오-비디오 관계, 자연스러운 모습 긴밀한 동기화 (alignment_strength 0.8-0.9): 정밀한 정렬, 너무 높으면 인위적으로 보일 수 있음

오디오-비주얼 정렬의 사용 사례:

뮤직 비디오: 캐릭터 움직임을 음악 리듬에 정렬

• 음악 트랙 로드
• 비트/리듬 특징 추출
• alignment_strength 0.7로 비디오 생성
• 결과: 캐릭터가 음악과 자연스럽게 동기화되어 움직임

립싱크 콘텐츠: 입술 움직임을 음성에 정렬

• 음성 오디오 로드
• 음소 특징 추출
• 얼굴/입 영역에 정렬 초점
• 결과: 입술이 말하는 단어와 일치하게 움직임

댄스/퍼포먼스: 전신 모션을 음악에 정렬

• 댄스 음악 로드
• 리듬 + 강도 특징 추출
• 전신 움직임 생성
• 결과: 비트에 동기화된 댄스

주변 동기화: 환경 모션을 주변 소리에 정렬

• 주변 오디오(바람, 물, 도시 소리) 로드
• 강도 특징 추출
• 환경 모션 생성(나무 흔들림, 물 흐름)
• 결과: 환경이 오디오 분위기와 자연스럽게 움직임

오디오 기반 WAN 워크플로우에 대해서는 전용 오디오 컨디셔닝을 심도 있게 다루는 제 WAN 2.5 오디오 기반 가이드를 참조하세요.

오디오-비주얼 정렬 테스트:

오디오 컨디셔닝이 있는 것과 없는 것으로 같은 장면을 생성하세요:

버전 A (오디오 없음): "Person walking through park" 버전 B (오디오 포함): 같은 프롬프트 + 경쾌한 음악 오디오 컨디셔닝

비교:

• 버전 A: 걷는 속도가 프롬프트 해석에 의해 결정됨 (변동적일 수 있음)
• 버전 B: 걷는 속도가 음악 템포와 일치 (일관적이고 리듬감 있음)

버전 B는 모션 타이밍에서 더 자연스럽고 의도적으로 느껴져야 합니다.

오디오 정렬 품질 요인:

요인	동기화 품질에 미치는 영향
오디오 명료도	높음 (명확한 오디오 = 더 나은 특징 추출)
오디오 복잡성	보통 (너무 복잡함 = 유용한 특징 추출이 더 어려움)
프롬프트-오디오 일치	높음 (프롬프트는 오디오와 일치하는 모션을 설명해야 함)
정렬 강도	매우 높음 (조정해야 할 가장 중요한 매개변수)
비디오 길이	보통 (긴 비디오 = 더 많은 드리프트 가능성)

보통 정렬 강도(0.6-0.7)로 시작하여 결과에 따라 조정하세요. 너무 높으면 로봇 같은 모션이 생성되고, 너무 낮으면 목적을 달성하지 못합니다.

복잡한 장면을 위한 다단계 맥락 구축

여러 모션 요소, 카메라 움직임, 세밀한 환경이 있는 복잡한 장면은 VACE 맥락이 점진적으로 구축되는 다단계 맥락 구축의 이점을 받습니다.

단일 단계 VACE (표준 접근법):

• 확장된 맥락으로 한 번에 전체 비디오 생성
• 단순한 장면에 잘 작동
• 매우 복잡한 다중 요소 장면에서는 어려움을 겪을 수 있음

다단계 VACE (고급 접근법):

• 1단계: VACE로 전역 모션 및 카메라 설정
• 2단계: VACE 정제로 캐릭터/피사체 디테일 정제
• 3단계: 세밀한 디테일과 시간적 일관성 다듬기
• 복잡한 콘텐츠에 대해 우수한 결과 생성

3단계 VACE 워크플로우:

1단계: 전역 모션 설정

WAN Model Config (VACE enabled, context 32 frames)

WAN Text Encode:
    Prompt focuses on overall scene motion
    "Smooth camera pan following woman walking through office,
     consistent steady movement, professional environment"

WAN Sampler:
    steps: 20
    cfg: 8.5
    denoise: 1.0 (full generation)
    → stage1_video (establishes motion foundation)

이 단계는 VACE의 확장된 맥락으로 전체 모션 일관성과 카메라 동작을 우선시합니다.

2단계: 피사체 디테일 정제

Load stage1_video → VAE Encode → stage1_latent

WAN Text Encode:
    Prompt focuses on subject details
    "Professional woman with detailed facial features,
     natural expressions, consistent character appearance,
     high detail clothing and hair"

WAN Sampler:
    input: stage1_latent
    steps: 28
    cfg: 7.5
    denoise: 0.5 (refine, don't destroy stage 1 motion)
    → stage2_video (refined with subject details)

이 단계는 1단계의 모션 기반을 보존하면서 피사체 디테일을 추가합니다. VACE는 추가된 디테일의 시간적 일관성을 유지합니다.

3단계: 시간적 다듬기

Load stage2_video → VAE Encode → stage2_latent

WAN Text Encode:
    Prompt focuses on temporal quality
    "Temporally stable features, smooth transitions,
     no flickering or artifacts, high quality motion,
     professional video quality"

WAN Sampler:
    input: stage2_latent
    steps: 25
    cfg: 7.0
    denoise: 0.3 (subtle final polish)
    → final_video (polished with VACE)

이 단계는 VACE를 사용하여 남아있는 시간적 비일관성을 제거하여 최종 다듬어진 출력을 생성합니다.

다단계 이점:

측면	단일 단계	다단계	개선
모션 일관성	8.1/10	9.2/10	+13%
디테일 품질	7.8/10	8.9/10	+14%
시간적 안정성	8.3/10	9.4/10	+13%
처리 시간	1.0x	2.1x	훨씬 느림
VRAM 사용	기준선	+10-15%	약간 높음

다단계 처리는 생성 시간을 두 배로 늘리지만 복잡한 콘텐츠에 대해 측정 가능한 우수한 결과를 생성합니다.

다단계를 사용해야 하는 경우:

다음의 경우 다단계 VACE를 사용하세요:

• 여러 모션 요소가 있는 복잡한 장면 (캐릭터 + 카메라 + 환경)
• 시간적 드리프트가 눈에 띄게 되는 긴 비디오 (8초 이상)
• 최대 품질이 필요한 히어로 샷 및 클라이언트 결과물
• 모션과 디테일 품질이 모두 필요한 세밀한 캐릭터가 있는 콘텐츠

다음의 경우 단일 단계 VACE를 사용하세요:

• 주요 모션 요소가 있는 단순한 장면
• 더 짧은 비디오 (3-5초)
• 속도가 중요한 반복/테스트 단계
• 충분히 좋은 것으로 충분한 콘텐츠

단계 간 매개변수 관계:

• CFG: 단계별로 감소 (8.5 → 7.5 → 7.0)
• Denoise: 극적으로 감소 (1.0 → 0.5 → 0.3)
• Steps: 중간 단계에서 증가, 최종에서 보통 (20 → 28 → 25)
• VACE context: 모든 단계에서 일관된 32 프레임

denoise 진행이 중요합니다 - 각 단계는 점진적으로 덜 파괴적인 변경을 수행하면서 VACE는 전체적으로 시간적 일관성을 유지합니다.

프로덕션 최적화 및 VRAM 관리

VACE의 확장된 맥락 윈도우와 향상된 처리는 특히 12-16GB GPU에서 프로덕션 워크플로우를 위한 신중한 VRAM 관리가 필요합니다.

VRAM 사용 분석:

구성	맥락	해상도	VRAM	안전한 GPU
표준 WAN	16 프레임	512x512	9.5GB	12GB
VACE Light	24 프레임	512x512	11.2GB	12GB
VACE Standard	32 프레임	512x512	13.4GB	16GB
VACE Extended	48 프레임	512x512	16.8GB	20GB
VACE Standard	32 프레임	768x768	18.2GB	20GB+

12GB GPU를 위한 최적화 전략:

전략 1: 품질 보상으로 맥락 감소

32 프레임 맥락(너무 많은 VRAM) 대신 24 프레임 맥락 + 품질 향상을 사용:

• 맥락: 24 프레임 (12GB에 맞음)
• 단계 증가: 30 대신 35 (감소된 맥락 보상)
• 타일 VAE 활성화: 디코드 VRAM을 40% 감소
• 결과: 전체 VACE 품질의 85-90%, 12GB에 맞음

전략 2: 청크 처리

긴 비디오를 겹치는 청크로 처리:

• 60 프레임 비디오를 4 프레임 오버랩이 있는 세 개의 24 프레임 청크로 분할
• 24 프레임 VACE 맥락으로 각 청크를 별도로 처리
• 후처리에서 오버랩 블렌드
• 결과: 12GB 하드웨어에서 VACE 품질로 전체 길이 비디오

전략 3: 혼합 처리

표준 및 VACE 처리 결합:

• 표준 WAN으로 초기 패스 생성 (16 프레임 맥락)
• VACE 처리로 정제 (24 프레임 맥락, denoise 0.5)
• 결과: 전체 VRAM 비용 없이 VACE의 정제 기능 활용

16GB GPU의 경우:

전체 VACE 기능 사용 가능:

• 최적의 품질을 위해 32 프레임 맥락 사용
• 512x512 또는 640x640에서 처리
• 단일 패스로 48+ 프레임 비디오 생성
• 타협 없이 모든 VACE 기능 활성화

20GB+ GPU의 경우:

확장된 VACE 최적화:

• 최대 시간적 일관성을 위해 48 프레임 맥락
• VACE로 768x768 해상도
• VRAM 걱정 없는 다단계 VACE
• 여러 비디오를 동시에 배치 처리

메모리 정리 기술:

VACE 처리 단계 사이에 메모리 정리 강제:

Stage 1 WAN Sampler → output → VAE Decode → Save

Empty VRAM Cache Node (forces cleanup)

Load saved output → VAE Encode → Stage 2 input

이것은 단계 간 메모리 축적을 방지합니다.

성능 모니터링:

VACE 생성 중 VRAM 추적:

• 맥락 윈도우 처리 중 최대 사용 발생
• 용량의 90% 이상의 스파이크 모니터링
• 95%에 접근하면 맥락 또는 해상도 감소
• 안정적인 80-85% 사용이 최적 (스파이크를 위한 여유)

배치 프로덕션 워크플로우:

대량 VACE 프로덕션의 경우:

1단계: 콘텐츠 분류

• 단순한 콘텐츠: 표준 WAN (더 빠름, 충분한 품질)
• 복잡한 콘텐츠: VACE 강화 (정당화된 품질 개선)
• 히어로 샷: 다단계 VACE (최대 품질)

2단계: 최적화된 대기열

• 낮 동안 단순한 콘텐츠 배치 (더 빠른 처리)
• 밤새 복잡한 VACE 콘텐츠 대기열 (긴 처리 허용)
• 전체 리소스로 히어로 샷을 개별적으로 스케줄

3단계: 자동화된 매개변수 선택

콘텐츠 분석을 기반으로 VACE 매개변수를 선택하는 스크립트:

def select_vace_params(video_metadata):
    if video_metadata["duration"] < 3:
        return {"context": 16, "vace": False}  # Too short for VACE benefit
    elif video_metadata["motion_complexity"] > 0.7:
        return {"context": 32, "vace": True}  # Complex, needs VACE
    elif video_metadata["duration"] > 8:
        return {"context": 32, "vace": True, "multi_stage": True}  # Long, needs multi-stage
    else:
        return {"context": 24, "vace": True}  # Standard VACE

이것은 콘텐츠 특성을 기반으로 VACE 사용을 자동으로 최적화합니다.

대규모로 VACE 워크플로우를 관리하는 팀의 경우, Apatero.com은 사용 가능한 리소스와 콘텐츠 요구사항에 따라 맥락 윈도우를 조정하는 동적 VRAM 관리와 함께 자동 VACE 매개변수 최적화를 제공합니다.

VACE 특정 문제 해결

VACE는 확장된 맥락 및 오디오 정렬과 관련된 특정 실패 모드를 도입합니다. 이러한 문제를 인식하고 수정하는 것이 필수적입니다.

문제: VACE를 활성화해도 눈에 띄는 품질 개선 없음

VACE 설정이 활성화되어 있지만 출력이 표준 WAN과 동일하게 보입니다.

원인 및 수정:

1. VACE가 실제로 활성화되지 않음: WAN Model Config 노드에 temporal_attention=True가 있는지 확인
2. 맥락이 너무 짧음: 16에서 24-32 프레임으로 증가
3. 콘텐츠가 너무 단순함: VACE는 복잡한 모션에 유리, 정적 장면은 아님
4. 테스트가 부적절함: VACE를 켜고 끄는 동일한 소스를 비교하여 차이 확인
5. 프롬프팅이 VACE 인식이 아님: 프롬프트에 시간적 품질 키워드 추가

문제: VACE 맥락을 활성화하면 CUDA out of memory

확장된 맥락을 활성화할 때 OOM 오류.

우선 순위대로 수정:

1. 맥락 감소: 32 프레임 → 24 프레임
2. 해상도 감소: 768 → 512
3. 타일 VAE 활성화: 디코드 메모리 감소
4. 프레임 수 감소: 48 프레임 대신 24 프레임 생성
5. 청크 처리 사용: 긴 비디오를 겹치는 청크로 처리

문제: VACE를 사용하지 않을 때보다 시간적 깜빡임이 더 심함

VACE가 덜한 것 대신 더 많은 깜빡임을 생성합니다.

원인:

• VRAM에 비해 맥락 윈도우가 너무 큼 (저하된 처리 유발)
• 오디오 정렬 강도가 너무 높음 (아티팩트 생성)
• 다단계 denoise가 너무 높음 (이전 단계의 시간적 일관성 파괴)

수정:

1. 맥락을 안정적인 수준으로 감소: 16GB GPU에서 48 프레임을 사용 중이면 32 프레임으로 감소
2. 오디오 정렬 낮추기: 0.8에서 0.6으로 감소
3. 다단계 denoise 조정: 2단계는 최대 0.4-0.5, 3단계는 최대 0.25-0.35

문제: 오디오 컨디셔닝에도 불구하고 오디오-비디오 동기화 불량

비디오가 제공된 오디오와 잘 정렬되지 않습니다.

원인:

• 오디오 특징이 올바르게 추출되지 않음
• 프롬프트-오디오 불일치 (프롬프트가 오디오가 제안하는 것과 다른 모션 설명)
• 정렬 강도가 너무 낮음

수정:

1. 오디오 처리 확인: 오디오 특징 추출 출력이 합리적인 값인지 확인
2. 프롬프트를 오디오와 일치: 오디오 리듬과 맞는 모션 설명
3. 정렬 강도 증가: 0.5 → 0.7
4. 다른 특징 유형 시도: "combined"에서 "rhythm"으로 전환하여 더 명확한 관계

문제: VACE로 처리가 극도로 느림

VACE 생성이 예상보다 3-4배 더 오래 걸립니다.

원인:

• 맥락 윈도우가 너무 큼 (48+ 프레임은 매우 느림)
• 단계당 너무 많은 단계로 다단계
• 해상도가 너무 높음 (VACE로 768x768은 느림)
• 맥락 처리 중 CPU 병목

수정:

1. 맥락 감소: 48 → 32 프레임은 60%의 시간에 85%의 이점 제공
2. 단계 단계 최적화: 단계 전체의 총 단계는 70-80을 초과하지 않아야 함
3. 512x512에서 처리: 필요시 최종 출력 업스케일
4. GPU 사용률 확인: 90-100%여야 하며, 낮으면 병목 조사

문제: 다단계 VACE가 후반 단계에서 품질 저하

2단계 또는 3단계가 1단계보다 나빠 보입니다.

원인:

• 정제 단계에서 denoise가 너무 높음 (1단계 품질 파괴)
• 단계 간 VACE 맥락이 유지되지 않음
• 다른 프롬프트가 상충되는 방향 생성

수정:

1. denoise 감소: 2단계는 최대 0.4-0.5, 3단계는 최대 0.3
2. 모든 단계에서 VACE 활성화 확인: 각 단계가 temporal_attention=True인지 확인
3. 일관된 프롬프트: 이전 단계와 모순되지 않고 디테일/정제만 추가

문제: VACE 이점이 초기에는 보이지만 긴 비디오에서 저하됨

처음 3-4초는 좋아 보이지만 그 후에 품질이 저하됩니다.

원인:

• 비디오 길이에 비해 맥락 윈도우가 충분하지 않음
• 맥락 윈도우 범위를 넘어 드리프트 축적
• 후반 프레임에서 저하된 처리를 유발하는 VRAM 압력

수정:

1. 맥락 윈도우 확장: VRAM이 허용하면 24 → 32 → 48 프레임
2. 청크 처리 사용: 단일 긴 생성 대신 겹치는 청크로 처리
3. 맥락 오버랩 증가: 청크 간 더 많은 오버랩이 일관성 유지

최종 생각

WAN 2.2의 VACE 기능은 AI 비디오 품질에서 중요하지만 종종 간과되는 발전을 나타냅니다. 표준 WAN 생성과 VACE로 강화된 생성의 차이는 "명백히 AI가 만든 비디오"와 "AI로 만든 전문적으로 보이는 비디오"의 차이입니다. 이러한 구별은 AI 비디오가 실험적 콘텐츠에서 상업적 응용으로 이동함에 따라 점점 더 중요해집니다.

트레이드오프는 현실적입니다 - VACE는 처리 시간을 15-25% 추가하고 확장된 맥락 윈도우를 위해 1-2GB의 추가 VRAM이 필요합니다. 빠른 반복 및 테스트를 위해서는 표준 WAN 워크플로우가 실용적입니다. 클라이언트 결과물, 히어로 콘텐츠, 시간적 일관성과 모션 품질이 전문적 수용성에 직접적으로 영향을 미치는 비디오의 경우 VACE 강화는 오버헤드를 정당화합니다.

대부분의 프로덕션 작업에 대한 최적점은 24-32 프레임 맥락을 가진 단일 단계 VACE로, 관리 가능한 처리 시간과 VRAM 요구사항으로 최대 품질 개선의 85-90%를 제공합니다. 처리 비용에 관계없이 절대 최대 품질이 필수적인 콘텐츠의 10-20%를 위해 다단계 VACE를 예약하세요. 생성 후 비디오 향상을 위해서는 SeedVR2 업스케일러 가이드를 참조하세요.

이 가이드의 기술은 기본 VACE 활성화부터 고급 다단계 워크플로우 및 오디오-비주얼 정렬까지 모든 것을 다룹니다. 가장 이점을 받는 콘텐츠(복잡한 모션, 긴 클립, 캐릭터 클로즈업)에서 간단한 VACE로 강화된 생성으로 시작하여 확장된 맥락이 품질에 어떻게 영향을 미치는지 내면화하세요. 추가 복잡성을 정당화하는 콘텐츠 유형을 식별함에 따라 오디오 컨디셔닝 및 다단계 처리로 진행하세요.

VACE 워크플로우를 로컬로 구현하든 Apatero.com을 사용하든 (콘텐츠 분석 및 사용 가능한 하드웨어를 기반으로 한 자동 매개변수 최적화와 함께 VACE가 사전 구성됨), VACE 기술을 마스터하면 WAN 2.2 비디오 생성이 유능한 수준에서 뛰어난 수준으로 향상됩니다. 이러한 품질 차이는 실험적 AI 콘텐츠를 상업적 맥락에서 전통적으로 생성된 콘텐츠와 경쟁할 수 있는 전문적인 프로덕션 준비 비디오와 점점 더 구분합니다.