Wan Vace Image-to-Video

이 워크플로우의 중요한 공헌은 pftq가 개발한 세미리스 비디오 확장 워크플로우에 있습니다. 이 워크플로우는 제가 이 기능이 존재한다는 것을 처음으로 알게 해주었고, 이 버전을 만들기 위해 사용한 기본 구성 요소를 제공했습니다. pftq의 워크플로우는 Kijai의 Wan Wrapper 노드를 사용하므로, 모든 옵션과 추가 기능을 활용하기 위해 Wrapper 노드를 사용하고 싶다면, 당연히 pftq의 워크플로우를 시도해 보세요. 이 워크플로우는 Wan 처리에 모두 ComfyUI 네이티브 노드만을 사용합니다.

이 I2V 워크플로우는 제가 이전에 개발한 Wan Join Clips 워크플로우를 기반으로 합니다. 이 간소화된 버전은 단일 시작 프레임을 기반으로 Wan과 Vace를 사용하여 비디오를 확장하도록 설계되었습니다. 네, Wan Image-to-Video가 이미 존재한다는 것을 알고 있습니다만, Vace 시스템을 사용할 때 얻는 결과는 상당히 다를 수 있으므로, 이 도구가 유용하다고 생각합니다.

워크플로우는 크게 보일 수 있지만, 모든 모델이 올바르게 로드되고 비디오 저장 경로를 원하는 대로 설정하면, 상단 왼쪽의 세 그룹만 사용하면 됩니다. 초기 이미지(원하는 경우 참조 이미지)를 설정하고, 스텝 등의 다른 값을 설정한 후 워크플로우를 실행하고 출력을 확인하면 됩니다. 마스킹, 리사이징, 프레임 보간/스무딩은 모두 자동화됩니다.

나머지 모든 그룹 아래에는 모든 메커니즘이 노출되어 있으므로 원하는 대로 자유롭게 수정해 보세요. 예를 들어, 모델 샘플링 시프트 값이나 보간 설정 등 몇 가지 설정이 내부에 숨겨져 있어 조정하고 싶을 수 있습니다.

제 장비에서는 여기에 제공된 기본값을 사용할 때, 16GB VRAM 카드가 공유 GPU 메모리를 사용하지 않고 블록 스왑도 없이 이 워크플로우를 로드하고 실행할 수 있습니다. 일반적으로 안정적으로 약 14.2GB를 사용하며, 사용 환경에 따라 다를 수 있습니다.

즐겁게 사용하시길 바랍니다.