Simple High-Motions Wan2.2 14B I2V (GGUF) 6 Steps

🚀 간단한 고모션 Wan2.2 14B I2V - GGUF 최적화 워크플로우

단일 이미지에서 최대한의 움직임과 액션을 위한 이 간소화되고 효율적인 Wan2.2 워크플로우로 역동적인 고모션 동영상을 생성하세요!

✨ 핵심 기능:

• 고모션 특화: 역동적이고 액션 가득한 동영상 생성에 최적화됨

• GGUF 메모리 효율성: 최적의 VRAM 사용을 위한 Q8_0 양자화 모델

• 6단계 생성: 속도와 품질의 완벽한 균형 (상위 4단계 + 하위 2단계 노이즈)

• LightX2V LoRA 통합: 빠른 처리를 위한 4단계 디스틸된 LoRAs

• 단일 이미지 입력: 모든 정적 이미지를 역동적인 동영상 콘텐츠로 변환

• 정사각형 형식: 소셜 미디어 콘텐츠에 적합한 640x640 해상도

🔧 기술 사양:

• 모델: Wan2.2-I2V-A14B (고/저 노이즈 버전)

• 양자화: 효율성을 위한 Q8_0 GGUF 형식

• LoRA 강도: 5.6 (고 노이즈) / 2.0 (저 노이즈)

• 해상도: 640x640 픽셀

• 프레임 수: 16fps 기준 81프레임 (약 5초)

• 샘플링: 총 6단계, Euler 스케줄러 사용

• 모델 샘플링: SD3, shift 값 5.0

💡 적합한 사용 사례:

• 스포츠 및 액션 장면

• 역동적인 캐릭터 애니메이션

• 빠른 속도의 장면 전환

• 움직임 중심 콘텐츠 제작

• 소셜 미디어 동영상 콘텐츠

• 빠른 동영상 프로토타입 제작

🎯 최적화 사항:

• 최대 효율을 위한 간소화된 노드 구조

• GGUF를 통한 최소 VRAM 요구 사항

• 디스틸된 LoRAs로 빠른 생성 속도

• 필수 노드만으로 단순화된 워크플로우

• 사용자 정의 설정으로 자동 비디오 내보내기

📋 필요 사항:

• 단일 입력 이미지

• QuantStack 컬렉션의 Wan2.2 GGUF 모델

• Kijai/WanVideo_comfy에서 제공하는 LightX2V LoRAs

• GGUF 지원이 가능한 ComfyUI

정적 이미지를 분이 아닌 초 단위로 매력적인 고모션 동영상으로 변환하세요!

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