Wan 2.2 14B i2v t2v - Lightx2v Enhanced Motions
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모델 설명
동적 I2V 생성에서 느린 모션 문제 극복의 혁신
서론: 좌절과 해법
이미지에서 영상으로 변환(I2V) 생성물이 둔하고 정적이며 역동적인 ‘와우’ 요소가 부족하다고 느끼시나요? 당신만이 아닙니다. 단일 이미지에서 유동적이고 고속의 동영상을 생성하는 것은 흔한 도전 과제입니다.
이 워크플로우인 **"Wan 2.2 - Lightx2v Enhanced Motions"**는 Lightx2v LoRA의 한계를 시스템적으로 탐색하고 확장한 결과물입니다. 강력한 Wan 2.2 14B 모델에서 LoRA 강도를 거의 한계까지 과도하게 증폭함으로써, 효율적이면서도 놀라울 정도로 빠른 생성 시간 동안에도 새로운 수준의 역동적이고 영화 같은 움직임을 구현합니다.
요약: 느리고 미세한 움직임을 기다리지 마세요. 단 5-7분 만에 역동적이고 에너지 넘치는 영상을 생성하세요.
주요 기능 및 핵심 장점
🚀 극한 모션 생성: Lightx2v LoRA를 극한까지 활용(고노이즈: 5.6, 저노이즈: 2.0)하여 단일 이미지에서 매우 역동적이고 유동적인 움직임을 생성합니다.
⚡ 빠른 렌더링: 놀라울 정도로 짧은 5-7분 내에 고품질 결과를 도출합니다.
🎯 정밀 제어: 고/저 노이즈용 이중 모델 및 이중 샘플러 구성을 통해 제어 가능한 고품질 디노이징을 수행합니다.
🔧 최적화된 파이프라인: GPU 메모리 관리 노드가 통합된 ComfyUI에서 구축되어 안정적인 작동을 보장합니다.
🎬 프로페셔널한 마무리: RealESRGAN 업스케일링과 FILM VFI 프레임 보간을 통합하여 부드럽고 고해상도의 최종 MP4 영상을 출력합니다.
워크플로우 개요 및 전략
이것은 단순한 파이프라인이 아니라 철저히 설계된 프로세스입니다:
이미지 준비: 입력 이미지는 Wan 모델에 최적화된 해상도로 자동 조정됩니다.
이중 모델 파워: 워크플로우는 성능 최적화된(사지 어텐션, FP16 누적) Wan 2.2 고노이즈 및 저노이즈 모델을 모두 활용합니다.
“비밀 소스” – LoRA 과도 사용: Lightx2v LoRA를 크게 증폭하여 적용합니다:
고노이즈 UNet:
5.6(강력한 움직임을 유도하는 핵심 요소)저노이즈 UNet:
2.0(움직임을 정제하고 세부 사항을 정돈)
단계적 샘플링(CFG++): 두 단계 KSampler 프로세스:
단계 1 (고노이즈): 핵심 움직임과 구조를 생성하기 위해 4단계
단계 2 (저노이즈): 출력을 정제하고 마무리하기 위해 2단계 (총 6단계)
포스트 프로세싱: 생성된 영상 시퀀스는 RealESRGAN으로 업스케일링되고, FILM 보간으로 프레임 속도를 두 배로 증가시켜 부드러운 최종 결과물을 도출합니다.
기술적 세부사항 및 요구 사항
🧰 필요한 모델:
베이스 모델: (GGUF 포맷)
Wan2.2-I2V-A14B-HighNoise-Q5_0.ggufWan2.2-I2V-A14B-LowNoise-Q5_0.gguf다운로드: HuggingFace QuantStack
VAE:
Wan2.1_VAE.safetensors
LoRA:
lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors다운로드: HuggingFace Kijai
CLIP Vision: (GGUF 로더용)
umt5-xxl-encoder-q4_k_m.gguf
⚙️ 권장 하드웨어:
- 최적의 성능을 위해 최소 16GB VRAM을 가진 GPU(예: RTX 4080, 4090 또는 동급)를 추천합니다.
🔌 커스텀 노드:
이 워크플로우는 rgthree 및 easy-use의 여러 관리 노드를 사용하지만, 핵심 기능은 다음에 의존합니다:
comfyui-frame-interpolationcomfyui-videohelpersuitecomfyui-gguf/gguf(모델 로딩용)
사용 방법
JSON 로드: 제공된
.json파일을 ComfyUI에 임포트하세요.모델 로드: 위에 나열된 모든 필요한 모델이 올바른 폴더에 위치하고, 로더 노드의 파일 경로가 정확한지 확인하세요.
이미지 입력:
LoadImage노드를 사용하여 시작 이미지를 로드하세요.프롬프트 수정:
CLIPTextEncode노드의 양성 및 부정 프롬프트를 수정하여 영상 생성을 유도하세요.프롬프트 실행: 워크플로우를 실행하세요! 최종 MP4는
ComfyUI/output디렉터리에 저장됩니다.
팁 및 트릭
프롬프트가 핵심입니다: 최고의 움직임을 위해 양성 프롬프트에 강력한 동사 사용(예: "부드럽게 서핑", "빠르게 회전", "역동적으로 폭발")을 권장합니다.
실험해 보세요: LoRA 강도(5.6 및 2.0)는 제가 테스트한 ‘최적 지점’입니다. 특정 이미지에 따라 약간 조정해 보세요(예: 고노이즈 5.4 - 5.8).
해상도: 입력 이미지는 속도 향상을 위해 기본적으로 약 0.25 메가픽셀로 조정됩니다. 더 높은 품질을 원하면
ImageScaleToTotalPixels노드의megapixels값을 높이되, 생성 시간이 길어질 수 있음을 인지하세요.
결론
이 워크플로우는 LoRA가 베이스 모델과 어떻게 상호작용하는지에 대한 깊은 이해를 통해 느린 모션 같은 흔한 한계를 극복할 수 있음을 보여줍니다. 정적 이미지에서 역동적이고 매력적인 영상 콘텐츠를 생성하려는 모든 이들에게 강력하고 효율적이며 매우 효과적인 파이프라인입니다.
시도해 보고, 생성물의 움직임을 극한까지 끌어올려보세요!