Wan & SkyReels Text to Image Workflows
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모델 설명
📷 HD 이미지 출력 – 이제 ControlNet & Img2Img 지원! (최대 2048P)
🌀 SkyReels 및 WAN – 텍스트에서 비디오로 변환 모델, 놀라운 정지 화면 결과
저는 현재 WAN과 SkyReels용 워크플로우를 공유합니다. 이 둘 모두 텍스트에서 비디오로 변환하는 모델이지만, 놀라운 정지 이미지도 생성합니다.
⚙️ 기본 설정만으로도 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 설정은 조정 가능합니다.
📝 워크플로우 내 설명 노트를 건너뛰지 마세요. 여기에는 설정 및 팁이 포함되어 있습니다.
💡 16GB 이하의 VRAM으로 실행 중인가요? 더 부드러운 실행을 위해 블록 교체 기능을 활성화하세요.
🚀 더 빠른 속도를 원하시나요? 스텝 수를 4로 줄이세요. 여기서 사용한 예제는 10스텝을 사용해 RTX 5090에서 약 25초 내에 실행되었습니다.
🔥 수많은 테스트를 거친 결과, FLUX보다 더 나은 결과를 얻고 있습니다. 얼굴이 훨씬 사실적이며, FLUX에서 발생하던 얼굴 문제도 없습니다.
더 간단하게 하려면 각 모델마다 별도의 워크플로우를 두지 않고, 단순히 모델만 교체하면 됩니다. 모델 링크는 워크플로우 내에 포함되어 있습니다.
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❓이 두 워크플로우의 차이점은 무엇인가요?
좋은 질문입니다! 많은 테스트를 거친 결과:
🎬 SkyReels는 약간 더 시네마틱하고 사실적인 느낌을 제공합니다.
🌟 WAN은 약간 더 선명하고 강렬하지만, 시네마틱한 느낌은 덜합니다.
하지만 LoRA 선택이 결과에 매우 큰 영향을 미치므로, 자신의 프롬프트로 두 워크플로우를 모두 테스트해 보시고, 자신의 스타일에 더 잘 맞는 것을 선택하는 것을 추천합니다.
🚧 이 기능들은 현재 WAN 래퍼와 함께 작동합니다:
🖊️ 텍스트-이미지 생성
🧠 ControlNet (DepthAnything, DW Pose, Canny, Lineart 등)
🖼️ 이미지-이미지 변환 (노이즈 제어로 향상/업스케일)
✅ 네이티브 지원이 현재 제공됩니다 — ControlNet 및 이미지-이미지 기능 곧 출시 예정!
✅ 네이티브 GGUF 지원이 현재 제공됩니다 — ControlNet 및 이미지-이미지 기능 곧 출시 예정!
💭 왜 이렇게 좋은 결과가 나올까요? 간단합니다: 이 모델들은 비디오로 학습되었기 때문에, 하나의 개념당 훨씬 더 많은 프레임을 사용했고, WAN은 14B 규모의 모델로 FLUX보다 훨씬 큽니다. 이러한 스케일과 프레임 데이터가 결과에 명확히 반영됩니다.
시도해 보시고, 어떤 생각이 드는지 알려주세요!
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