WAN 2.5 미리보기: 차세대 비디오 AI에서 무엇이 올까

마침내 WAN 2.2를 마스터하고 720p 및 1080p에서 인상적인 AI 비디오를 제작하기 시작합니다. 결과는 좋아 보이고, 모션은 일관성이 있으며, 워크플로는 조정되어 있습니다. 그러다가 4K 해상도, 네이티브 60 FPS 생성 및 놀라운 시간적 일관성을 보여주는 WAN 2.5 미리보기 시연을 봅니다.

Alibaba Cloud는 2025년 초에 WAN 2.5를 출시할 준비를 하고 있으며, 개선 사항은 상당합니다. 이것은 단순한 증분 업데이트가 아닙니다. 우리는 시작부터 AI 비디오 생성을 괴롭혀온 시간적 깜박임, 모션 블러 아티팩트 및 해상도 제한과 같은 문제를 근본적으로 해결하는 아키텍처 변경에 대해 이야기하고 있습니다.

WAN 2.5란 무엇이며 왜 중요한가?

WAN 2.5는 현재 AI 비디오 생성의 제한 사항에 대한 Alibaba Cloud의 대응을 나타냅니다. WAN 2.2가 로컬 비디오 생성에 인상적인 기능을 가져왔지만, 사용자들은 해상도, 프레임 속도, 시간적 일관성 및 세밀한 제어와 관련된 병목 현상을 빠르게 식별했습니다.

Alibaba Cloud의 연구 미리보기의 초기 기술 문서에 따르면, WAN 2.5는 단순한 매개변수 확장이 아닌 근본적인 아키텍처 개선을 통해 이러한 문제를 해결합니다.

핵심 아키텍처 변경

WAN 2.5는 새로운 기능을 가능하게 하는 세 가지 주요 아키텍처 혁신을 도입합니다.

계층적 시간적 주의: 모든 프레임을 동일한 시간적 주의로 처리하는 대신, WAN 2.5는 전역 시간적 컨텍스트를 유지하면서 최근 프레임을 우선시하는 계층적 주의를 사용합니다. 이것은 전체 시간적 주의의 계산적 폭발 없이 모션 일관성을 극적으로 개선하고 깜박임을 줄입니다.

다중 해상도 훈련 파이프라인: 모델은 새로운 다중 스케일 훈련 접근 방식을 사용하여 512p에서 4K까지 여러 해상도에서 동시에 훈련되었습니다. 이것은 네이티브 4K 생성이 단순히 업스케일된 1080p가 아님을 의미합니다. 모델은 본질적으로 고해상도 디테일 패턴을 이해합니다.

적응형 프레임 속도 생성: 모든 프레임을 한 번에 생성하고 보간하는 대신, WAN 2.5는 먼저 키프레임을 생성한 다음 전체 컨텍스트 인식으로 중간 프레임을 채우는 적응형 시간적 샘플링을 사용합니다. 이것은 후처리 보간의 전형적인 아티팩트 없이 네이티브 60 FPS를 가능하게 합니다.

재능 있는 아마추어 비디오그래퍼에서 전문 시네마토그래퍼로 업그레이드하는 것으로 생각하세요. 기본은 동일하지만 실행 품질, 기술적 능력 및 창의적 제어 모두 다른 수준으로 점프합니다.

WAN 2.5 vs WAN 2.2: 완전한 비교

특정 기능에 들어가기 전에, WAN 2.5가 현재 세대에 비해 정확히 어떤 개선을 가져오는지 이해해야 합니다.

기술 사양 비교

기능	WAN 2.2	WAN 2.5	개선
최대 해상도	1080p	4K (3840x2160)	4배 픽셀
네이티브 FPS	24-30	60	2배 시간적 해상도
최대 지속 시간	10초	30초	3배 길이
시간적 일관성	좋음	우수	아키텍처 개선
모션 블러 처리	보통	네이티브 지원	물리학 기반
카메라 제어	기본	고급	전문 기능
텍스트 렌더링	부족	크게 개선됨	특화 훈련
모델 크기	5B, 14B	7B, 18B, 36B	더 유연한 옵션
필요한 VRAM (기본)	8GB FP8	10GB FP8	최적화된 아키텍처

즉시 알아차릴 품질 개선

시간적 깜박임 제거: WAN 2.2는 때때로 디테일이 프레임 전체에서 나타나고, 사라지고, 다시 나타나는 시간적 깜박임을 생성합니다. 베타 테스터들은 WAN 2.5가 개선된 시간적 주의 메커니즘을 통해 이 문제를 본질적으로 제거한다고 보고합니다.

모션 일관성: WAN 2.2에서 빠르게 움직이는 객체는 때때로 프레임 전체에서 변형 또는 불일치를 보입니다. WAN 2.5의 모션 예측 기능은 복잡한 다중 객체 장면에서도 유동적이고 일관된 움직임을 생성합니다.

디테일 보존: 머리카락 가닥, 직물 질감 및 건축 요소와 같은 미세한 디테일은 전체 클립 지속 시간 동안 일관성을 유지합니다. 더 이상 변화하는 패턴이나 변형 텍스처가 없습니다.

카메라 움직임 품질: 카메라 팬, 줌 및 복잡한 움직임은 전문 영상과 일치하는 영화적 결과를 생성합니다. 시차 효과, 깊이 인식 및 공간 관계는 일관성을 유지합니다.

물론 WAN 2.5를 기다리는 것이 너무 길게 느껴진다면, Apatero.com과 같은 플랫폼은 이미 최첨단 비디오 생성 기능을 제공합니다 최신 모델이 제공되는 즉시. 업데이트나 호환성 문제를 관리하지 않고도 개선 사항에 즉시 액세스할 수 있습니다.

WAN 2.2가 여전히 더 잘하는 것 (현재까지)

WAN 2.5는 완벽하지 않으며 초기 미리보기 빌드는 몇 가지 절충안을 보여줍니다.

생성 속도: WAN 2.5는 증가된 계산 요구 사항으로 인해 동일한 지속 시간 및 해상도에 대해 WAN 2.2보다 약 1.5-2배 더 오래 걸립니다. WAN 2.2에서 8분이 걸리는 10초 1080p 클립은 WAN 2.5에서 12-15분이 걸릴 수 있습니다.

VRAM 하한: WAN 2.2의 5B 모델이 8GB VRAM에서 실행되는 반면, WAN 2.5의 가장 작은 모델은 공격적인 양자화로도 최소 10GB가 필요합니다. 6-8GB GPU를 가진 사용자는 WAN 2.2를 고수하거나 하드웨어를 업그레이드해야 할 수 있습니다.

성숙도 및 안정성: WAN 2.2는 수개월의 커뮤니티 테스트, 최적화 및 워크플로 개발을 거쳤습니다. WAN 2.5는 동일한 수준의 안정성과 문서에 도달하는 데 시간이 필요합니다.

네이티브 4K 생성: 작동 방식

WAN 2.5의 가장 즉시 인상적인 기능은 네이티브 4K 비디오 생성입니다. 이것은 업스케일링이나 후처리가 아닙니다. 모델은 3840x2160 픽셀 비디오를 직접 생성합니다.

4K 비디오 생성의 기술적 과제

4K 비디오 생성은 1080p에 비해 기하급수적인 계산 과제를 제시합니다.

계산 요구 사항:

• 4K는 1080p의 4배 픽셀을 가집니다(830만 vs 210만)
• 비디오 생성은 시간적 차원을 통한 처리도 필요합니다
• 30 FPS에서 10초 4K 클립 = 24억 9천만 픽셀
• 각 픽셀은 여러 확산 단계가 필요합니다(일반적으로 30-80)

전통적인 확장 접근 방식은 4배의 VRAM과 4배의 처리 시간이 필요합니다. WAN 2.5는 영리한 아키텍처 최적화를 통해 1.5-2배의 리소스만으로 네이티브 4K를 달성합니다.

다중 스케일 훈련 접근 방식

WAN 2.5의 훈련 방법론은 효율적인 4K 생성을 가능하게 합니다.

모델은 다음을 포함하는 신중하게 큐레이션된 데이터셋에서 훈련되었습니다:

• 미세한 디테일 패턴 학습을 위한 40% 네이티브 4K 영상
• 모션 및 구성을 위한 35% 고품질 1080p 콘텐츠
• 다양한 장면 이해를 위한 15% 720p 콘텐츠
• 스케일 불변성을 위한 10% 혼합 해상도

이 다중 스케일 접근 방식은 모델이 디테일 계층을 이해하도록 가르칩니다. 각 해상도에 어떤 수준의 디테일이 속하는지 알고 있어 업스케일된 콘텐츠를 괴롭히는 "과도하게 샤프한 1080p" 모양을 방지합니다.

4K 생성을 위한 하드웨어 요구 사항

WAN 2.5를 4K로 실행하려면 상당한 하드웨어가 필요하지만 예상보다 더 접근 가능합니다.

4K 최소 요구 사항 (WAN 2.5-18B-FP8):

• 20GB VRAM
• 64GB 시스템 RAM
• NVMe SSD (모델 로딩 및 캐싱)
• CUDA 12.0+ 지원
• 10초 클립에 25-35분 예상

4K 권장 사항 (WAN 2.5-18B-FP8):

• 24GB VRAM (RTX 4090, A5000)
• 64GB+ 시스템 RAM
• 200GB 여유 공간이 있는 빠른 NVMe
• 10초 클립에 15-20분 예상

4K 최적 (WAN 2.5-36B-FP16):

• 48GB VRAM (듀얼 GPU 또는 전문 카드)
• 128GB 시스템 RAM
• RAID NVMe 설정
• 10초 클립에 12-18분 예상

예산 4K 옵션: FP8 양자화가 있는 18B 모델은 4K 생성의 진입점을 나타냅니다. 36B 모델이 약간 더 나은 결과를 생성하는 동안, 18B 버전은 VRAM 요구 사항의 절반으로 품질의 95%를 제공합니다.

4K 품질 vs 실용적 사용성

초기 베타 테스터들은 WAN 2.5의 4K 생성이 특정 시나리오에서 정말로 빛난다고 보고합니다.

4K가 뛰어난 경우:

• 미세한 디테일이 있는 풍경 및 자연 장면
• 복잡한 요소가 있는 건축 시각화
• 질감과 재질을 보여주는 제품 클로즈업
• 전문 제작을 위한 설정 샷
• 대형 디스플레이 또는 극장 프레젠테이션용 콘텐츠

1080p가 여전히 선호되는 경우:

• 창의적 개발 중 빠른 반복
• 소셜 미디어 콘텐츠 (플랫폼은 어쨌든 1080p로 압축)
• 절대 품질보다 생성 속도가 중요한 경우
• 하드웨어 제약 환경
• 초안 버전 및 미리보기

대부분의 제작자에게 최적의 지점은 1080p에서 개발하고 필요할 때만 최종본을 4K로 렌더링하는 것입니다. 이것은 품질과 실용적인 워크플로 효율성의 균형을 맞춥니다.

네이티브 60 FPS 생성: 게임 체인저

WAN 2.5의 네이티브 60 FPS 생성은 4K 해상도보다 더 인상적일 수 있습니다. 이 기능은 AI 비디오가 보이고 느껴지는 방식을 근본적으로 변경합니다.

AI 비디오에 60 FPS가 중요한 이유

전통적인 비디오 보간을 60 FPS로 하는 것은 실제 영상에서는 합리적으로 잘 작동하지만 AI 생성 콘텐츠에서는 실패합니다.

후처리 보간의 문제:

• 빠르게 움직이는 객체 주변에 고스팅 생성
• 부자연스러운 모션 블러 생성
• 복잡한 다중 객체 장면에서 실패
• 처리 시간 및 품질 저하 추가
• 별도의 워크플로 단계 필요

WAN 2.5의 네이티브 60 FPS 생성은 전체 시간적 컨텍스트와 모션 이해로 모든 프레임을 생성하여 이러한 문제를 제거합니다.

적응형 프레임 속도 아키텍처

WAN 2.5는 60 FPS 생성을 위해 계층적 키프레임 접근 방식을 사용합니다.

생성 프로세스:

1. 전체 디테일 및 컨텍스트로 15 FPS에서 키프레임 생성
2. 키프레임 간 모션 벡터 예측
3. 모션 가이드로 30 FPS에서 중간 프레임 생성
4. 미세한 시간적 디테일로 60 FPS까지 남은 프레임 채우기
5. 모든 프레임에 시간적 일관성 개선 적용

이 접근 방식은 고프레임율 비디오 카메라와 구별할 수 없는 자연스러운 모션 블러, 정확한 객체 궤적 및 부드러운 카메라 움직임을 생성합니다.

60 FPS 생성의 하드웨어 영향

프레임 속도를 두 배로 늘려도 WAN 2.5의 적응형 아키텍처 덕분에 계산 비용이 두 배가 되지 않습니다.

60 FPS 리소스 요구 사항:

• 동일한 해상도에서 30 FPS 대비 약 1.4배 VRAM
• 30 FPS 대비 대략 1.6배 생성 시간
• 30 FPS + 후보간보다 훨씬 더 나은 품질
• 동일한 모델 가중치, 다른 샘플링 매개변수만

60 FPS를 사용할 때:

• 게임 콘텐츠 및 빠른 액션 장면
• 스포츠 및 운동 움직임
• 부드러운 카메라 움직임 (팬, 달리, 추적 샷)
• 고프레임율 룩을 요구하는 현대 콘텐츠 미학
• 기술 데모 및 제품 비디오

30 FPS가 충분한 경우:

• 영화적 24 FPS 미학 콘텐츠
• 내러티브 스토리텔링 및 극적인 장면
• 파일 크기가 중요한 경우 (60 FPS = 2배 데이터)
• 표준 비디오 편집 워크플로와의 호환성

많은 제작자는 대부분의 프로젝트에 30 FPS가 적합하다고 느낄 것이며, 부드러움이 시청 경험을 진정으로 향상시키는 콘텐츠를 위해 60 FPS를 예약할 것입니다.

Apatero.com은 WAN 2.5가 출시되면 30 FPS 및 60 FPS 생성을 모두 지원할 것이므로 로컬 인프라를 관리하지 않고도 다양한 프레임 속도를 실험할 수 있습니다.

혁신적인 시간적 일관성 개선

해상도와 프레임 속도를 넘어 WAN 2.5의 시간적 일관성 개선은 가장 중요한 품질 도약을 나타냅니다.

시간적 일관성 이해

시간적 일관성은 시각적 요소가 프레임 전체에서 얼마나 안정적으로 유지되는지를 나타냅니다. 불량한 시간적 일관성은 다음을 야기합니다:

• 프레임 간에 약간 변형되는 객체
• 반짝이거나 이동하는 텍스처
• 나타나고 사라지는 디테일
• 시간이 지남에 따라 표류하는 색상 값
• 미묘하게 변화하는 공간 관계

인간의 시각은 시간적 불일치에 매우 민감합니다. 미묘한 프레임 간 변화조차도 콘텐츠를 AI 생성으로 즉시 식별하는 산만하고 부자연스러운 느낌을 만듭니다.

WAN 2.5의 시간적 일관성 혁신

Alibaba의 연구팀은 시간적 일관성에 대한 여러 새로운 접근 방식을 구현했습니다.

장거리 시간적 주의: WAN 2.5는 인접한 프레임뿐만 아니라 전체 클립 지속 시간에 걸쳐 시간적 주의를 유지합니다. 이것은 미묘한 변화가 시간이 지남에 따라 중요한 불일치로 복합되는 표류를 방지합니다.

객체 영속성 모델링: 모델은 명시적으로 객체 영속성을 학습합니다. 객체가 장면에 나타나면 모델은 프레임 전체에서 그 정체성을 추적하여 일관된 외관, 크기 및 공간 관계를 보장합니다.

텍스처 일관성 보존: 고주파 텍스처 패턴에 대한 특화 훈련은 모델이 모든 프레임에 걸쳐 직물 직조, 건축 디테일 및 표면 텍스처를 일관되게 유지하도록 가르칩니다.

색상 일관성 앵커링: 모델은 주요 객체에 대한 색상 앵커를 설정하고 클립 전체에서 해당 값을 유지하여 이전 모델에서 일반적인 색상 표류를 방지합니다.

시간적 일관성에 대한 베타 테스터 보고서

조기 액세스 사용자는 시간적 일관성을 WAN 2.5의 가장 인상적인 개선 사항으로 일관되게 강조합니다.

베타 커뮤니티에서:

• "캐릭터 얼굴이 30초 클립 전체에서 완전히 안정적으로 유지됩니다"
• "건축 디테일이 더 이상 변형되지 않으며, 부동산 콘텐츠에 엄청난 개선"
• "의류의 직물 텍스처가 마침내 클립 전체에서 사실적으로 보입니다"
• "배경 일관성은 다른 수준이며, 더 이상 변화하는 패턴이 없습니다"

이러한 개선은 WAN 2.5에서 생성된 콘텐츠를 실제 영상과 구별하기가 상당히 어렵게 만들며, 특히 AI 아티팩트를 구체적으로 찾지 않는 시청자에게 그렇습니다.

고급 카메라 제어 기능

WAN 2.5는 제작자에게 영화적 정밀도를 제공하는 전문급 카메라 제어 기능을 도입합니다.

파라메트릭 카메라 움직임

프롬프트 기반 카메라 설명에만 의존하는 대신, WAN 2.5는 파라메트릭 카메라 제어를 지원합니다.

사용 가능한 카메라 매개변수:

• 초점 거리: 14mm 광각에서 200mm 망원까지
• 카메라 위치: 3D 공간의 X, Y, Z 좌표
• 카메라 회전: 팬, 틸트, 롤 각도
• 초점 거리: 피사계 심도 제어
• 움직임 속도: 속도 및 가속도 곡선
• 모션 블러: 셔터 속도 시뮬레이션

예제 파라메트릭 설정:

카메라 초점거리: 35mm
카메라 위치: [0, 1.5, 5] (지면 높이, 5미터 뒤)
움직임: 달리_앞으로 속도=0.5m/s 지속시간=10s
초점: 피사체_얼굴 얼굴추적=활성화
모션_블러: 셔터속도=1/60

이 수준의 제어는 전문 시네마토그래피 표준과 일치하는 반복 가능하고 정밀한 카메라 움직임을 가능하게 합니다.

가상 카메라 경로 시스템

WAN 2.5는 전문 3D 애니메이션 도구와 유사한 카메라 경로 정의를 도입합니다.

경로 기반 카메라 제어:

1. 키프레임 위치 및 방향 정의
2. 키프레임 간 보간 곡선 설정
3. 타이밍 및 속도 프로필 지정
4. 정의된 경로를 따라 비디오 생성
5. 비디오를 재생성하지 않고 경로 반복

이 워크플로는 표준 프리비즈 및 가상 프로덕션 파이프라인과 일치하여 WAN 2.5를 전문 영화 제작 워크플로에 적합하게 만듭니다.

깊이 인식 카메라 효과

모델은 장면 깊이를 이해하여 사실적인 카메라 효과를 가능하게 합니다.

깊이 기반 기능:

• 사실적인 보케가 있는 정확한 피사계 심도
• 시차 정확한 카메라 움직임
• 카메라 움직임 중 적절한 객체 차폐
• 거리에 적합한 초점 전환
• 먼 요소의 대기 원근법

이러한 기능은 아마추어 영상과 전문 시네마토그래피를 구분하는 공간 리얼리즘을 만듭니다.

텍스트 및 타이포그래피 개선

WAN 2.2의 가장 좌절스러운 제한 사항 중 하나는 텍스트 렌더링이 좋지 않다는 것이었습니다. WAN 2.5는 이 영역에서 극적인 개선을 만듭니다.

텍스트 렌더링 과제

AI 비디오 모델은 전통적으로 다음과 같은 이유로 텍스트와 씨름합니다:

• 텍스트는 프레임 전체에서 픽셀 완벽한 일관성이 필요합니다
• 글자 모양은 정확하게 정의된 상태를 유지해야 합니다
• 문자 간 공간 관계가 중요합니다
• 텍스트는 종종 다양한 깊이와 각도에서 나타납니다
• 작은 오류는 시청자에게 즉시 명백합니다

WAN 2.2는 종종 흐릿하고, 변형되거나, 읽을 수 없는 텍스트를 생성하여 읽을 수 있는 표지판, 제목 또는 화면 텍스트가 필요한 상업 및 전문 애플리케이션에 대한 유용성을 제한했습니다.

WAN 2.5의 텍스트 생성 아키텍처

Alibaba는 특화된 모델 구성 요소를 통해 텍스트 생성을 해결했습니다.

텍스트별 훈련:

• 텍스트가 많은 장면에 특별히 초점을 맞춘 훈련 데이터의 15%
• 표지판, 광고판, 책 표지, 화면 디스플레이, 포장
• 라틴어, 중국어, 일본어, 아랍어를 포함한 여러 언어 및 문자 세트
• 다양한 글꼴, 크기 및 프레젠테이션 스타일

글리프 인식 처리: 모델은 문자 수준 이해를 포함하며 텍스트를 단순히 시각적 패턴이 아닌 개별 글리프로 처리합니다. 이것은 프레임 전체에서 일관된 문자 렌더링을 가능하게 합니다.

시간적 텍스트 앵커링: 텍스트가 나타나면 모델은 위치, 크기 및 외관을 앵커링하여 클립 지속 시간 동안 일관성을 유지합니다.

실용적인 텍스트 생성 기능

베타 테스트는 WAN 2.5가 많은 시나리오에서 읽을 수 있는 텍스트를 안정적으로 생성한다는 것을 보여줍니다.

잘 작동하는 경우:

• 표지판 및 광고판 (크고 명확한 텍스트)
• 책 표지 및 제품 포장
• 간단한 제목 및 캡션
• 화면 디스플레이 및 장치 인터페이스
• 거리 표지판 및 상점 텍스트

여전히 어려운 경우:

• 매우 작은 텍스트 (12pt 미만)
• 얇은 획이 있는 복잡한 글꼴
• 본문 텍스트의 큰 단락
• 극단적인 각도나 원근법의 텍스트
• 손으로 쓴 텍스트 및 필기체 글꼴

완벽하지는 않지만 WAN 2.5의 텍스트 기능은 이전에 AI 비디오 생성으로 불가능했던 상업 애플리케이션을 열어줍니다.

예상되는 ComfyUI 통합 및 일정

WAN 2.5는 몇 가지 중요한 차이점과 함께 WAN 2.2와 유사하게 ComfyUI와 통합됩니다.

출시 일정 기대

Alibaba의 일반적인 출시 패턴 및 베타 테스트 진행 상황을 기반으로:

1단계 - 연구 미리보기 (현재):

• 선택된 연구자 및 파트너를 위한 제한된 베타 액세스
• 기술 문서 및 논문 출시
• 모델 아키텍처 세부 정보 공유
• 2025년 10월 현재 상태

2단계 - 공개 베타 (2025년 말 예상):

• Hugging Face를 통한 더 넓은 커뮤니티 베타 액세스
• 초기 ComfyUI 사용자 정의 노드 지원
• 더 넓은 하드웨어 액세스를 위한 GGUF 양자화 버전
• 커뮤니티 워크플로 개발 시작

3단계 - 공식 출시 (2026년 1분기 예상):

• 모든 모델 변형의 전체 공개 출시
• 네이티브 ComfyUI 통합 (버전 0.4.0+ 예상)
• 포괄적인 문서 및 예제
• 프로덕션 준비 안정성 및 최적화

ComfyUI 호환성 요구 사항

WAN 2.5는 업데이트된 ComfyUI 인프라가 필요합니다.

예상 요구 사항:

• ComfyUI 버전 0.4.0 이상 (아직 출시되지 않음)
• 4K 및 60 FPS를 지원하는 업데이트된 비디오 출력 노드
• 향상된 시간적 처리 기능
• 복잡한 워크플로를 위한 증가된 노드 연결 제한
• 확장된 지속 시간에 대한 업데이트된 오디오 동기화

조기 채택자는 ComfyUI 설치를 업데이트하고 WAN 2.5가 공식적으로 출시될 때 워크플로를 재구축해야 할 것으로 예상해야 합니다.

WAN 2.2 워크플로와의 역호환성

Alibaba 엔지니어는 WAN 2.5가 합리적인 역호환성을 유지할 것이라고 나타냅니다.

직접 전송되는 것:

• 기본 텍스트-비디오 및 이미지-비디오 워크플로
• 프롬프팅 전략 및 키워드 이해
• 핵심 샘플링 매개변수 (단계, CFG, 시드)
• 출력 형식 선호도

업데이트가 필요한 것:

• 해상도 및 프레임 속도 사양
• 카메라 제어 매개변수 (새 시스템)
• 시간적 일관성 설정 (새 옵션)
• VRAM 관리 전략 (다른 요구 사항)

기존 워크플로를 조정하는 데 몇 시간을 소비할 것으로 예상하지만 기본 개념과 프롬프팅 지식은 직접 전송됩니다.

WAN 2.5를 준비하는 방법

WAN 2.2를 계속 사용하면서도 지금 WAN 2.5의 최종 출시를 위한 준비를 시작할 수 있습니다.

하드웨어 업그레이드 고려 사항

현재 하드웨어가 WAN 2.5를 적절하게 지원할지 평가하세요.

현재 8-12GB VRAM 사용자:

• GGUF 양자화로 WAN 2.5-7B 실행 가능
• 1080p 30 FPS 생성으로 제한
• 예산이 허락한다면 16GB로 업그레이드 고려
• RTX 4060 Ti 16GB 또는 RTX 4070 권장

현재 낮은 VRAM에서 WAN 2.2를 실행하고 있다면 유사한 최적화 전략이 WAN 2.5에 적용됩니다.

현재 16-20GB VRAM 사용자:

• WAN 2.5-18B에 적합한 위치
• 합리적인 속도로 4K 처리 가능
• 60 FPS 4K를 위해 24GB를 원할 수 있음
• 현재 하드웨어가 충분할 가능성

현재 24GB+ VRAM 사용자:

• 모든 WAN 2.5 기능에 탁월한 위치
• 36B 모델 탐색 가능
• 즉각적인 업그레이드 필요 없음

시스템 RAM 및 스토리지:

• 현재 32GB인 경우 64GB RAM으로 업그레이드
• 300GB+ 여유 NVMe 스토리지 확보
• 빠른 스토리지는 워크플로 효율성에 크게 영향

워크플로 문서화 및 준비

전환을 준비하여 현재 WAN 2.2 워크플로를 문서화하세요.

이러한 요소를 문서화하세요:

1. 성공적인 프롬프트 템플릿 및 패턴
2. 잘 작동하는 매개변수 조합
3. 일반적인 문제 및 해결 방법
4. 사용자 정의 노드 구성
5. 출력 설정 및 선호도

이 문서는 기관 지식을 전송하여 WAN 2.5 학습 곡선을 가속화합니다.

기술 개발 초점 영역

WAN 2.5 이상으로 전환될 기술을 구축하세요.

시네마토그래피 기본: 카메라 움직임, 프레이밍, 구성 및 조명을 이해하면 WAN 2.5의 고급 카메라 제어를 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다. 최고의 ComfyUI 텍스트-비디오 모델 가이드는 AI 비디오 생성을 위한 시네마토그래피 기본을 다룹니다.

프롬프트 엔지니어링: 강력한 프롬프팅 기술은 직접 전송됩니다. WAN 2.2로 명확하고 구체적이며 구조화된 프롬프트를 연습하여 WAN 2.5의 향상된 이해를 준비하세요.

색 보정: DaVinci Resolve 또는 유사한 도구에서 기본 색 보정을 배우세요. WAN 2.5의 향상된 시간적 일관성은 후처리를 더 실용적이고 효과적으로 만듭니다.

모션 그래픽 통합: AI 비디오를 모션 그래픽, 텍스트 오버레이 및 효과와 통합하는 방법을 연구하세요. WAN 2.5의 향상된 품질은 전문 프로덕션 파이프라인에 더 실행 가능하게 만듭니다.

커뮤니티 참여

WAN 2.5 개발에 대한 정보를 얻기 위해 WAN 커뮤니티에 가입하세요.

주요 리소스:

• 공식 업데이트를 위한 WAN GitHub 리포지토리
• 커뮤니티 토론을 위한 ComfyUI Discord 서버
• AI 비디오 생성에 초점을 맞춘 Reddit 커뮤니티
• AI 비디오 워크플로를 다루는 YouTube 채널

커뮤니티와 참여하는 조기 채택자는 워크플로, 문제 해결 지식 및 최적화 기술에 대한 첫 번째 액세스를 얻습니다.

인프라 관리 없이 최첨단을 유지하는 것이 매력적이라면, Apatero.com은 프로덕션 준비가 되는 즉시 WAN 2.5에 대한 액세스를 제공할 것이며, 모든 업데이트 및 최적화를 자동으로 처리합니다.

WAN 2.5 이후에 무엇이 올까

WAN 2.5를 넘어, WAN 3.0은 무엇을 가져올까요?

더 긴 지속 시간 생성

현재 모델은 30초로 제한됩니다. 향후 버전은 1-2분 생성을 목표로 하여 단순히 클립이 아닌 완전한 장면을 가능하게 할 것입니다.

실시간 생성

하드웨어 및 알고리즘 개선은 결국 거의 실시간 비디오 생성을 가능하게 하여 대화형 애플리케이션 및 라이브 프로덕션 워크플로를 열 수 있습니다.

다중 모달 통합

오디오, 3D 장면 이해, 물리학 시뮬레이션 및 기타 양식과의 더 깊은 통합은 점점 더 사실적이고 제어 가능한 생성을 만들 것입니다.

캐릭터 일관성

여러 클립 및 프로젝트에 걸쳐 일관된 캐릭터 외관을 유지하는 것은 여전히 어렵습니다. 향후 모델은 캐릭터 정체성 보존 기능을 포함할 것입니다.

장면 편집 및 조작

새 비디오를 생성하는 것 외에도 향후 모델은 장면 콘텐츠, 조명 및 구성에 대한 AI 이해로 기존 영상을 편집할 수 있게 할 것입니다.

궤적은 명확합니다. AI 비디오 생성은 많은 시나리오에서 전통적인 비디오 제작과 빠르게 동등해지고 있으며 무한한 반복, 완벽한 실행 취소 및 자연어 제어와 같은 고유한 이점이 있습니다.

결론: 차세대를 위한 준비

WAN 2.5는 AI 비디오 생성 기능의 중요한 도약을 나타냅니다. 네이티브 4K, 60 FPS 생성, 혁신적인 시간적 일관성 및 고급 카메라 제어는 AI 비디오를 전문 프로덕션 실행 가능성에 더 가깝게 만듭니다.

주요 요점:

• WAN 2.5는 WAN 2.2의 가장 좌절스러운 제한 사항 중 많은 부분을 해결합니다
• 4K 및 60 FPS 생성에는 적당한 하드웨어 업그레이드가 필요합니다
• 시간적 일관성 개선은 출력 품질을 극적으로 향상시킵니다
• 합리적인 역호환성을 가진 2026년 1분기 ComfyUI 통합 예상
• 문서화 및 기술 개발을 통해 지금 준비 시작

행동 단계:

1. 사용 가능한 동안 WAN 2.2를 계속 마스터 (기술 전환)
2. 사용 사례에 따라 하드웨어 업그레이드 필요성 평가
3. 더 쉬운 전환을 위한 성공적인 워크플로 문서화
4. 정보에 대한 조기 액세스를 위해 커뮤니티와 참여
5. 고급 기능을 활용하기 위한 시네마토그래피 기본 개발

AI 비디오 생성의 미래는 대부분의 사람들이 예상한 것보다 빠르게 도착하고 있습니다. WAN 2.5는 오늘 우리가 받아들이는 제한 사항이 내일은 존재하지 않을 것임을 보여줍니다. 콘텐츠 크리에이터, 영화 제작자, 마케터 또는 개발자이든 무엇이 올지 이해하면 반응적이 아닌 전략적으로 준비하는 데 도움이 됩니다.

비디오 AI의 다음 세대는 결국 오는 것이 아닙니다. 곧 오고 있으며 비디오 제작에 대해 생각하는 방식을 근본적으로 변경할 기능을 가져옵니다. WAN 2.5는 시작일 뿐입니다.