WAN2.2 Workflow+LORA (I2V,T2V) 4GB-VRAM GGUF
세부 정보
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모델 설명
비디오 생성 워크플로우 (WAN 2.2)
RTX 3050 랩톱(4GB VRAM) 및 ComfyUI에 최적화됨. 14b 모델을 사용하세요.
제안된 리소스 섹션의 Light2v LoRA를 사용하세요! 그렇지 않은 경우 CFG는 6으로, 총 스텝은 30-60으로 설정하세요.
또한 14b 버전에서는 두 번째 샘플러의 덴노이즈 설정을 0.3-0.5로 낮추세요.
비디오 설명
🧠 지원되는 워크플로우
Wan2.2 T2V(텍스트-투-비디오) 14B
Wan2.2 I2V(이미지-투-비디오) 14B
Wan2.2 TI2V-5B(하이브리드 텍스트/이미지-투-비디오)
⚙️ 사용된 노드 (ComfyUI Manager 또는 아래 링크를 통해 설치)
참고: rgthree는 Stack LoRA Loader에만 필요합니다.
⚡ WAN 2.2 주요 특징
전문가 혼합(MoE) 아키텍처: 고잡음 및 저잡음 전문가를 활용해 더 나은 생성 품질 제공
시네마틱 미학 제어: 조명, 색상, 구성 및 시각적 스타일의 유연한 관리
향상된 모션 모델링: 복잡하고 부드러운 카메라 및 객체 움직임에 대한 강화된 지원
효율적 압축: TI2V-5B 모델은 고압축 VAE를 사용하여 ComfyUI 오프로딩으로 최소 8GB VRAM에서 실행 가능
📦 모델 다운로드 + VAE
*이 모델들은 원본 모델을 더 적은 VRAM으로 실행하기 위해 변환된 버전입니다.
이 모든 GGUF 변환은 현재 다음 사용자에 의해 수행되었습니다:
https://huggingface.co/bullerwins
https://huggingface.co/QuantStack
*찾고 있는 모델을 찾을 수 없다면 이 사용자들의 프로필을 확인하세요!
🧩 추가로 필요한 파일 (모델 다운로드에서 다운로드하지 마세요)
📥 무엇을 다운로드하고 어떻게 사용할 것인가
✅ 양자화 팁:
Q_5 – 🔥 속도와 품질의 최적 균형
Q_3_K_M – 빠르고 비교적 정확
Q_2_K – 사용 가능하지만 품질 일부 손실
5B 모델 – ⚡ 매우 빠르며 세부 정보는 낮음(테스트용 적합)
14B 모델 – 🎯 높은 품질, 느리고 VRAM 소비 많음
참고: 낮은 "Q" = 빠르고 VRAM 적음, 하지만 품질 낮음
높은 "Q" = 더 나은 품질, 하지만 VRAM 더 많이 사용하고 속도 느림