Video Subject Inpaint (WAN2.2 KJversion+Fun)

지쳤나요?
모델이 너무 커서 스토리지를 가득 채우고, 노드 설치는 끊임없는 오류로 악몽이고, GPU RAM은 항상 부족해 중간에 크래시나나요? RunningHub가 모든 문제를 해결해 드립니다! 클라우드에서 RTX 4090 24GB VRAM을 사용하고, 모든 모델과 노드가 사전 통합되어 Gmail로 가입만 하면 1000개의 무료 크레딧을 받아 즉시 워크플로우를 실행할 수 있습니다 — 부드럽고 빠르며 번거로움 없이!

워크플로우 링크: https://www.runninghub.ai/workflow/1969075794129678337?inviteCode=rh-v1153

FUN 팀에서 공개한 VACE 노드를 사용하여 주체를 교체하세요. 더 나은 결과를 원한다면 NOTE 섹션을 읽어보시기 바랍니다.
참조 이미지를 사용하지 않으려면 VACE 노드의 Ref_image 입력을 해제하고, 텍스트만으로 생성을 제어할 수 있습니다.

Kj 버전 Fun vace:

https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main/VACE

Wan2.1-T2V-14B-StepDistill-CfgDistill LoRA:

https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.1-T2V-14B-StepDistill-CfgDistill-Lightx2v/tree/main/loras

WAN2.2 FUN 리워드: (필수 아님)

https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/Wan22_FunReward/Wan2.2-Fun-A14B-InP-LOW-HPS2.1_resized_dynamic_avg_rank_15_bf16.safetensors