WAN 2.2 Animate Workflow with SageAttention + BlockSwap + GGUF (include Upscale and Interpolation)

안녕하세요! ComfyUI에서 Wan 2.2 Animate를 사용한 동영상 생성을 위한 제 작업 워크플로우를 소개합니다.

이 워크플로우는 실험적인 것이므로 오직 재미로 시도해 보세요.

Wan 2.2 Animate 모델이 필요합니다.

(https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/tree/main), CLIP (https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/umt5-xxl-enc-bf16.safetensors), 오디오 인코더 (https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/audio_encoders) 및 VAE(wan 2.1 VAE)

GGUF - https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-Animate-14B-GGUF/tree/main

또한 더 나은 및 빠른 생성을 위해 Lora https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main/Lightx2v를 포함했습니다.

최상의 결과를 얻으려면 Lora의 strength를 1.5로 설정하는 것을 권장합니다.

또한 더 빠른 생성을 위해 Sageattention 2.2.0 with Triton (https://huggingface.co/Kijai/PrecompiledWheels/tree/main) 및 Torch 2.7.0+가 필요합니다 (https://github.com/pytorch/pytorch/releases). 또한 CUDA 12.8 (https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive) 및 VS Code (https://visualstudio.microsoft.com/downloads/)를 다운로드하고 설치해야 합니다.

Sageattention 설치 방법 (1.0.6, Sageattention 2.2.0 설치 방법: .whl 파일을 .zip으로 이름을 바꾼 후 .zip에서 폴더를 ComfyUI\python_embeded\Lib\site-packages로 복사하세요)

워크플로우에 문제가 있거나 어려움이 있다면 댓글을 남겨주세요.