Wan 2.1 I2V Two-Pass Workflow (Flexible LoRA.ver)

이미지에서 비디오 생성을 위한 ComfyUI 워크플로를 공유합니다. 이는 지인의 원래 워크플로를 수정하고 약간 개선한 버전입니다.

이 워크플로는 두 단계 KSampler 시스템을 사용하며, 낮은 스텝 수에서 효과적인 LoRA에 중점을 두고, 세부 조정을 위해 CausVid를 특히 강조합니다.

각 단계별 독립적인 LoRA (사용자 맞춤화):
- 기능: 1단계(초기 생성)와 2단계(세부 조정) KSampler 단계에 각각 다른 LoRA 세트를 적용할 수 있습니다.
- 장점: 이를 통해 정밀한 제어가 가능합니다. 예를 들어, 1단계에서는 기초 LoRA를 사용하고, 2단계에서는 특화된 움직임/디테일 LoRA(CausVid 등)를 사용할 수 있으며, 원하는 대로 완전히 다른 조합을 실험할 수도 있습니다.
CausVid LoRA의 일반적인 문제 해결 및 낮은 스텝 성능 향상:
- 해결된 문제: CausVid LoRA(및 기타 낮은 스텝 중심 LoRA)에서 발생할 수 있는 문제를 직접 해결합니다. 예를 들어, 단일 단계에서 매우 적은 스텝(예: 2~5)으로 생성할 때 움직임이 약하거나 아티팩트가 나타나는 경우입니다.
- 개선 방식:
  - 1단계: 최소 스텝(예: 2-5)에서도 일관된 기본 잠재 공간을 빠르게 생성합니다.
  - 2단계: 이 미리 생성된 잠재 공간에 CausVid(및 다른 LoRA)를 적용하여 세부 조정을 수행합니다. 이는 낮은 스텝(예: 4-12, CFG 약 1.0)에서 타겟팅된 세부 조정을 가능하게 하여, CausVid가 최적의 성능을 발휘하고, 움직임을 향상시키며, 단일 단계의 급한 낮은 스텝 생성보다 더 효과적으로 문제를 해결합니다.
- 장점: 낮은 스텝의 속도 이점을 누리면서도 일반적인 품질 및 움직임 저하를 완화하여, CausVid와 같은 효율적인 LoRA를 사용할 때 더 나은 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.