Wan 2.2 workflow optimized for RTX 3060 12 GB VRAM GPU

[편집:

v2.2: T2V의 프롬프트 입력 필드 문제를 수정했습니다.

v2.1: 첫 번째 프레임부터 마지막 프레임까지의 비디오 생성 기능을 추가했습니다.]

Triton + Sage Attention 설치가 완료되지 않은 사용자는 워크플로우에서 항상 이 옵션을 비활성화하세요!

정말로 Sage Attention이 필요한가요? 간단한 답변: 아니요.

대부분의 사용자, 특히 초보자들은 Sage Attention을 설치할 필요가 없습니다. 일반적인 5~7초 비디오의 경우 거의 이점이 없습니다. 워크플로우에서 Sage Attention 관련 부분을 단순히 비활성화하고 즐기세요 🙂.

명확한 차이가 나타나는 것은 주로 더 긴 비디오(예: 10초)일 때입니다. 실험에 관심이 있다면, 페이지 하단의 ‘Triton 및 Sage Attention 설치’ 섹션을 참고하세요. 작동시키면 워크플로우에서 Sage Attention 부분을 활성화할 수 있습니다.

이 워크플로우를 테스트해 주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다 👍

특히 @boinobin730님께 첫 프레임에서 마지막 프레임까지 옵션을 요청해 주시고, 사전 테스트를 진행하며 빠르게 피드백을 주셔서 감사합니다 🙂 그리고 @SnowShoes311님, 계속해서 열정적인 지원과 피드백에 진심으로 감사드립니다 😋

빠른 개요:

최적화된 Wan 2.2 워크플로우. RTX 3060 12GB VRAM GPU 및 32GB RAM에서 완벽하게 실행됩니다.
Triton 및 Sage Attention 설치 불필요.
LightX2V LoRA를 사용한 빠르고 고화질 비디오 생성.
BlockSwap으로 VRAM 사용량 감소.
텍스트/이미지에서 비디오 생성을 하나의 워크플로우에서 처리.
“간편한” 설치/모델 다운로드. 모든 필수 소스가 명시되어 있습니다.
명확하게 구성된 “간편한” 사용 워크플로우. 모든 필요한 단계가 상세히 설명되어 있습니다.
5초 길이의 고화질 비디오 생성은 약 10~15분 소요됩니다(아래 참조).

간단한 소개:

12GB VRAM으로도 품질 좋고 빠른 결과를 내는 적절한 Wan 워크플로우를 찾는 데 많은 어려움을 겪었습니다. 몇 일 전 Wan 2.2를 시작하면서 다시 도전해보았고, 이제 만족스럽게 작동하므로 여기에 공유하고 싶습니다. 다른 분들께도 도움이 되길 바랍니다.

이 워크플로우는 이미 공개된 다양한 워크플로우의 요소들을 기반으로 합니다. 제가 한 일은 단지 이 요소들을 조합하고, 작은 사양의 장비에 최적화하며, 가장 간단하고 사용자 친화적(심지어 초보자도 쉽게 사용할 수 있도록) 설계하는 것이었습니다.

요약:

LightX2V LoRA: 고화질 출력을 위한 빠른(4~8단계) 생성.
BlockSwap: “메모리 부족” 오류를 피하기 위해 사용. 속도에 눈에 띄는 영향을 주지 않으면서 VRAM 사용량을 크게 줄입니다. 생성 중에도 동일한 장치에서 다른 작업을 실행할 수 있습니다.
업스케일링 및 프레임레이트 증가: 2배 빠른 업스케일, 4배 빠른 프레임레이트 증가. 최대 1440x960 해상도, 60fps의 매우 부드럽고 고화질의 비디오를 생성합니다.

테스트된 생성 시간:

RTX 3060 GPU 기준으로 대략적인 가이드: 6스텝으로 5초 길이의 고화질 1440x960 60fps 비디오를 생성할 경우:

t2v: 약 10~12분,
i2v: 약 15분.

간단한 결론:

저는 “전문가”가 아닙니다. 단지 “사용 가능한” 하드웨어에서 작동하게 하고 싶은 일반 사용자일 뿐입니다.

제가 이해하지 못하는 부분이 많습니다. 오류나 더 나은 해결책을 발견하시면 알려주세요.

또한, 심지어 “초보자”들도 첫걸음을 떼어볼 수 있기를 진심으로 바랍니다.

테스트/이해/실험/워크플로우 수정을 위한 팁:

“링크 가시성 전환”을 클릭하여 링크를 확인하세요.
노드를 이동하여 “숨겨진” 노드를 모두 확인하세요.
빠른 테스트를 위해 단계 수, 클립 길이, 비디오 해상도 설정을 낮출 수 있습니다.

그리고 항상처럼: 즐겁게 사용하세요 🙂🙂

Triton 및 Sage Attention 설치:

긴 비디오를 자주 생성하거나 실험해보고 싶다면, 이 간단한 가이드가 Sage Attention 설치에 도움이 될 수 있습니다. 하지만 먼저 기대할 수 있는 내용을 소개하겠습니다:

RTX 3060 GPU 기준으로 대략적인 가이드: 6스텝으로 고화질 1440x960 60fps 비디오를 생성할 경우:

5초 T2V: Sage Attention 유무에 관계없이 약 10~12분

10초 I2V:

Sage Attention 없이: 약 34분
Sage Attention 활성화 시: 약 22분

사용자 uzaxpro414님의 조언과 동영상 링크 Faster Wan 2.2 - Install Triton + Sage Attention (Comfy UI Guide) 덕분에 Triton 및 Sage Attention 설치를 성공할 수 있었습니다. 그리고 예상보다 훨씬 간단했습니다.

이 설치는 내장 Python을 포함한 ComfyUI Portable 버전을 기반으로 합니다. 이렇게 하는 장점은 다음과 같습니다:

기존의 어떤 ComfyUI 버전과도 병렬로 설치할 수 있습니다.
모든 설치 및 설정은 내장 Python에서만 진행되므로, 기존 시스템을 손상시킬 위험이 없습니다.
내장 Python은 “새로운 독립된 시스템”처럼 작동하므로, Triton 및 Sage Attention 설치가 매우 간단합니다.

그러나 단점도 있습니다: 두 번째 ComfyUI 시스템을 설치하고 유지보수해야 하며, Portable 버전은 데스크탑 버전만큼 편리하지 않을 수 있습니다. 그러나 반대로 완벽한 테스트 환경을 얻을 수 있습니다.

Triton 및 Sage Attention 설치 방법:

다음 링크에서 ComfyUI Portable을 다운로드하고 설치하세요: ComfyUI(portable) Windows - ComfyUI. 업데이트하고 ComfyUI Manager를 실행하세요.
다음 YouTube 가이드에 따라 Triton 및 Sage Attention을 설치하고 테스트하세요: Faster Wan 2.2 - Install Triton + Sage Attention (Comfy UI Guide).
오류 없이 작동하면, 최신 버전의 워크플로우를 사용하고 Triton + Sage Attention 옵션을 활성화하세요.

영상 초반부는 약간 혼란스러울 수 있으나, 필요한 모든 단계를 정확히 설명합니다. 영상 설명란에서 짧은 지침이 담긴 텍스트 파일과 Triton 테스트 파일을 다운로드하는 것이 매우 도움이 됩니다. 기본적인 Python 지식도 유용합니다.

여러분도 성공적으로 설치할 수 있기를 바랍니다. 행운을 빕니다 😉.

이 설치 과정을 도와드릴 시간이나 지식이 부족함을 이해해 주세요. 오류가 발생하면 검색을 통해 해결해 보세요.

모델 유형	워크플로우
기본 모델	Other
게시일	10/22/2025