안녕하세요, 이는 ComfyUI에서 Wan2.2를 통해 구축된 T2V(Text-to-Video) 워크플로우입니다. Wan2.2는 초고화질 영상을 생성할 수 있는 모델입니다. 이 워크플로우의 기능은 다음과 같습니다:

1. 초고화질을 유지하면서 렌더링 시간을 극대화 최적화합니다—5초 길이의 영상을 단 5분 만에 생성할 수 있습니다.

2. 간단한 프롬프트만 입력해도 초고화질 결과를 얻을 수 있습니다(이 기능은 온라인 플랫폼에서만 사용 가능하며, 로컬 운영 시 비활성화할 수 있습니다).

시작해보세요!

Wan2.2 Text-To-Video

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🔗 워크플로우 온라인 테스트 링크

🔗 https://www.runninghub.ai/post/1956796892379058177/?inviteCode=rh-v1171

첫 번째 클릭: 링크를 클릭하여 1100 RH 코인을 Claim하세요(신규 사용자 전용)

코인 사용 방법:

1. RTX 4090을 무료로 사용하여 2시간 동안 워크플로우 렌더링 가능

2. 약 20개의 영상 생성 가능(해상도: 1280*720)

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📦 다운로드할 WAN 모델

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🔴 주요 WAN 모델

Wan2_2-T2V-A14B_HIGH_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors

🔗 다운로드 링크

🗂️ 위치: ComfyUI/models/diffusion_models

AND

Wan2_2-T2V-A14B-LOW_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors

🔗 다운로드 링크

🗂️ 위치: ComfyUI/models/diffusion_models

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🟣 WAN2.2-LIGHTING

Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-Seko-V1-high_noise_model.safetensors

🔗 다운로드 링크

AND

Wan2.2-T2V-A14B-4steps-lora-rank64-Seko-V1-low_noise_model.safetensors

🔗 다운로드 링크

🗂️ 위치: ComfyUI/models/vae

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🟣 WAN VAE

Wan2_1_VAE_bf16

🔗 다운로드 링크

또는

wan2_1_vae_fp8

🔗 다운로드 링크

🗂️ 위치: ComfyUI/models/vae

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🟣 WAN 텍스트 인코더

umt5-xxl-enc-bf16.safetensors

🔗 다운로드 링크

또는

umt5-xxl-enc-fp8.safetensors

🔗 다운로드 링크

🗂️ 위치: ComfyUI/models/text_encoders

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⚠️⚠️⚠️ 프롬프트 최적화

이 기능은 온라인 플랫폼에서만 사용 가능합니다. 로컬 사용 시 프롬프트 최적화 노드를 비활성화해야 합니다.

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⚠️ Torch Compile 경고

환경이 torch compile을 지원하지 않는 경우, 모델 로더에서 어텐션 모드를 sdpa로 설정하고 Torch Compile 설정을 우회하며, base_precision을 fp16로 조정하세요.

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⚠️ 블록 스왑

VRAM이 낮거나 OOM(Out of Memory) 오류가 발생할 경우 블록 스왑이 도움이 됩니다. 먼저 스왑을 비활성화한 후, OOM 오류가 발생하지 않을 때까지 스왑 블록 수를 점차 증가시키세요(최대 40까지). 성능이 느려지므로, 충분한 VRAM이 있다면 사용하지 않는 것이 좋습니다.

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⚠️ 기타 알려진 문제

"FlowMatch"라는 문구가 포함된 오류가 발생하면, 스케줄러를 FlowMatch_Causvid에서 uni_pc로 변경하세요(또는 다른 선호하는 스케줄러로 변경 가능하며, dmp++_sde/beta도 좋습니다).