🎥 WanVideo ComfyUI RunPod 설정 가이드

이 포괄적인 가이드는 AI 비디오 생성을 위해 RunPod에서 WanVideo ComfyUI 환경을 설정하고 사용하는 방법을 안내합니다. Wan은 합리적인 속도로 출력을 얻기 위해 많은 VRAM이 필요합니다. 48GB VRAM에 시간당 $0.44는 제 생각에 매우 좋은 가격입니다.

여기서 다운로드할 내용은 없습니다. 이는 모든 모델과 워크플로우가 포함된 RunPod 템플릿입니다.

WAN 2.1 Video - ComfyUI Full - T2.0 - CUDA 2.5에서 실행 중

https://runpod.io/console/deploy?template=6k2saccgx8&ref=0eayrc3z

## 업데이트
20/03/25
Community Cloud GPU 사용 시 Pytorch 버그 발생 확인.
편집: 이 버그는 Blackwell 아키텍처를 가진 5090 카드에서만 발생합니다.

19/03/25
'오류: 'NoneType' 객체는 호출할 수 없습니다' 수정
ComfyUI에 depth 0을 추가하고 컨테이너 크기를 줄이기 위해 노드를 구현했으나, 이 변경 사항으로 여러 버그가 발생했습니다. 이후 이 변경 사항을 모두 제거했고, 이제 모든 기능이 훨씬 더 안정적으로 작동합니다.

17/03/25
- 설정 동작을 제어하기 위한 환경 변수 추가:
  - `SKIP_DOWNLOADS=true`: 모델 다운로드 건너뛰기
  - `SKIP_NODES=true`: 사용자 정의 노드 확인 건너뛰기 (노드는 빌드 속도를 높이기 위해 컨테이너에 패키징됨)

🚀 시작하기

단계 1: Pod 배포

RunPod에 가입하거나 로그인합니다.
"Deploy" → "Template"로 이동합니다.
"WAN 2.1 Video - ComfyUI Full - T1.0" 템플릿을 검색합니다.
하드웨어를 선택합니다:
- 권장 GPU: RTX A40 (최소 48GB VRAM)
- 저장 공간: 최소 60GB (권장 100GB)
- CUDA 2.4 이상의 GPU만 필터링
"Deploy"를 클릭하여 Pod를 시작합니다.

단계 2: 초기 설정

배포 후 Pod는 자동으로 다음을 수행합니다:

필요한 모든 모델 다운로드 (~10분 소요)
사용자 정의 노드 설치
환경 설정

설정이 완료되면 다음 메시지가 표시됩니다:

⭐⭐⭐⭐⭐   ALL DONE - STARTING COMFYUI ⭐⭐⭐⭐⭐

단계 3: 환경 접근

Pod의 상세 페이지에서 다음에 접근하세요:

ComfyUI 인터페이스:
- 포트 8188 (비디오 생성을 위한 주요 인터페이스)
- 설정 완료 후 이 포트가 녹색으로 변할 때까지 기다립니다
JupyterLab:
- 포트 8888 (설정 중에도 즉시 사용 가능)
- 파일 관리, 터미널 접근 및 노트북 상호작용에 사용합니다
이미지 브라우저:
- 포트 8181 (출력 파일 관리용)
- 생성된 비디오 및 이미지를 확인하고 정리합니다

💾 모델 관리

추가 모델 다운로드

이 템플릿은 Wan_Image2Video_720pAFIX.json 워크플로우에 필요한 모든 모델만 다운로드합니다. 다른 워크플로우를 사용하려면 터미널에서 ./download-files.sh를 실행하여 Kajai의 워크플로우에 필요한 모든 모델을 다운로드하세요.

유연한 모델 다운로드 시스템을 사용하세요:

구성 파일 편집:
```
files.txt
```

다음 형식으로 모델 항목 추가:

type|folder|filename|url

예시:

normal|checkpoints|realistic_model.safetensors|https://huggingface.co/org/model/resolve/main/model.safetensors

gdrive|loras|animation_style.safetensors|https://drive.google.com/uc?id=your_file_id

다운로드 스크립트 실행:
```
./download-files.sh
```

WAN 2.1 모델

https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main

https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/tree/main/split_files

사전 설치된 모델

이 템플릿에는 다음 주요 모델이 포함되어 있습니다:

Wan 2.1 모델:
- Wan2_1-I2V-14B-720P_fp8_e4m3fn.safetensors (기본 비디오 모델)
- wan_2.1_vae.safetensors (VAE)
텍스트 인코더:
- umt5_xxl_fp16.safetensors (고급 텍스트 인코더)
CLIP Vision:
- clip_vision_h.safetensors (개선된 비전 모델)

🎨 ComfyUI를 사용한 비디오 생성

단계 1: 워크플로우 로드

ComfyUI 인터페이스(포트 8188)에 접근합니다.
상단 메뉴의 폴더 아이콘을 클릭합니다.
기본 워크플로우 폴더로 이동합니다.
사전 구성된 워크플로우 중 하나를 선택합니다.

단계 2: 생성 사용자 정의

원하는 비디오를 설명하는 텍스트 프롬프트를 수정합니다.
설정을 조정합니다:
- CFG 스케일: 품질을 위해 7-9 권장 (값이 높을수록 프롬프트 준수도 증가)
- 스텝 수: 품질 향상을 위해 25 이상 권장 (스텝 수가 많을수록 세부사항이 향상)
- 해상도: 테스트 시 512x512로 시작, 최종 출력 시 증가
- 프레임 수: 비디오 길이 결정

단계 3: 결과 생성 및 확인

"Queue Prompt"를 클릭하여 생성을 시작합니다.
ComfyUI 인터페이스에서 진행 상황을 모니터링합니다.
생성이 완료되면 출력 패널에서 비디오를 확인합니다.
모든 출력은 이미지 브라우저(포트 8181)를 통해 접근할 수 있습니다.

📊 파일 관리

JupyterLab 사용

JupyterLab에 접근(포트 8888)
작업 공간 폴더에는 다음이 포함됩니다:
- /ComfyUI - 주요 애플리케이션 및 모델
- 추가 모델 다운로드용 파일
- 이미지/비디오 브라우징용 노트북

이미지 브라우저 사용

브라우저 인터페이스에 접근(포트 8181)
다음 기준으로 생성된 콘텐츠를 둘러보세요:
- 생성 날짜
- 파일명
- 메타데이터
항목을 오른쪽 클릭하여 추가 옵션(다운로드, 삭제 등)을 사용합니다.

🔧 고급 기능

SSH 접근

SSH를 활성화하려면:

배포 전 템플릿 설정에서 PUBLIC_KEY를 설정합니다.
Pod의 연결 옵션에 표시된 명령어를 사용하여 연결합니다.

사용자 정의 노드

이 템플릿에는 다음 미리 설치된 노드 컬렉션이 포함되어 있습니다:

워크플로우 유틸리티 (cg-use-everywhere, ComfyUI-Manager)
UI 개선 (rgthree-comfy, was-node-suite-comfyui)
비디오 전용 노드 (ComfyUI-WanVideoWrapper, ComfyUI-VideoHelperSuite)
성능 최적화 도구 (ComfyUI-Impact-Pack)

🛠️ 문제 해결

문제가 발생한 경우:

ComfyUI가 시작되지 않음:
- JupyterLab 터미널에서 로그를 확인하세요
- 모델이 올바르게 다운로드되었는지 확인하세요
모델이 로드되지 않음:
- /ComfyUI/models/ 디렉토리에 파일이 존재하는지 확인하세요
- 파일 크기를 확인하여 완전한 다운로드 여부를 확인하세요
사용자 정의 노드 문제:
- ComfyUI Manager를 통해 다시 설치해보세요
- 필요 시 Pod를 재시작하세요

🎯 최상의 결과를 위한 팁

구체적인 설명이 포함된 자세한 프롬프트를 사용하세요
품질이 높은 비디오를 위해 CFG 및 스텝 수를 증가시키세요
성공한 워크플로우를 미래에 사용하도록 저장하세요
VRAM 사용량을 모니터링하고 해상도를 적절히 조정하세요
이미지 브라우저를 사용하여 출력물을 정리하고 확인하세요

도움이 더 필요하신가요? JupyterLab의 readme.md 파일을 확인하거나 RunPod 커뮤니티에 문의하세요!

모델 유형	기타
기본 모델	Other
게시일	3/4/2025

Runpod WAN 2.1 Img2Video Template - ComfyUI

세부 정보

파일 다운로드

이 버전에 대해

모델 설명