WAN VACE Clip Joiner - Native workflow - 2.1 or 2.2
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이 버전에 대해
모델 설명
v1.2 - 소규모 업데이트 2025년 10월 13일
- 입력 디렉토리 목록을 정렬합니다.
v1.1 - 소규모 업데이트 2025년 10월 11일
워크플로우 VACE 출력에서 입력 프레임레이트를 유지합니다. 이전에는 모든 출력이 강제로 16fps로 설정되었습니다. 단, Join & Save 출력에서 수동으로 프레임레이트를 설정해야 합니다.
기본 모델/샘플러를 Wan 2.2 Fun VACE fp8/KSampler로 변경했습니다. GGUF, MoE, 2.1은 여전히 우회된 하위 그래프에서 사용 가능합니다.
이 워크플로우는 비디오 클립 간의 어색한 움직임 전환을 부드럽게 하기 위해 Wan VACE(Wan 2.2 Fun VACE 또는 Wan 2.1 VACE, 선택 가능!)를 사용합니다. 클립의 시작 또는 끝에 잡음 프레임이 있다면, 이 기술을 통해 이러한 프레임도 제거할 수 있습니다.
저는 이 워크플로우를 오랫동안 첫 번째와 마지막 프레임 비디오를 결합하는 데 사용해 왔으며, 다른 사용자들에게도 유용할 것이라 생각했습니다.
이 워크플로우는 디렉토리 내의 여러 비디오 클립을 반복적으로 처리하여, 전환 지점에서 설정 가능한 수의 프레임을 교체함으로써 부드러운 전환을 생성합니다. 전환 바로 직전과 직후에 발견된 프레임이 교체 프레임 생성을 위한 컨텍스트로 사용됩니다. 컨텍스트 프레임 수 또한 설정 가능합니다. 선택적으로, 워크플로우는 부드럽게 처리된 클립들을 함께 결합할 수도 있습니다. 또는 원하는 비디오 편집기에서 이를 수행할 수 있습니다.
자세한 사용 방법은 워크플로우 내에 설명되어 있습니다. 이를 주의 깊게 읽어주세요. 이 워크플로우는 그대로 실행할 수 있는 상태가 아닙니다. 시스템에 맞게 수정해야 합니다. 수정해야 할 사항에 대한 지침은 설명서에 나와 있습니다.
VACE는 생성된 클립의 밝기나 채도에 영향을 줄 수 있습니다. 저는 이 경향을 피할 수 있는 방법을 모르며, 안타깝게도 이는 모델에 내재된 특성인 것 같습니다. 가장 효과적인 대처법은 프레임 보간을 60fps로 수행하고, 후처리 단계에서 색상 보정을 적용하는 것입니다.
저는 네이티브 노드를 사용했으며, 사용자 정의 노드 의존성을 최소한으로 유지하려고 노력했습니다. 다음 패키지들이 필요합니다. 모두 Manager를 통해 설치할 수 있습니다.
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-VideoHelperSuite
ComfyUI-mxToolkit
기본 데이터 처리
ComfyUI-GGUF - GGUF 모델을 로드할 경우에만 필요합니다. 그렇지 않다면 GGUF를 사용하는 샘플러 하위 그래프를 삭제하여 요구사항을 제거할 수 있습니다.
Wan 2.2용 KSampler, ComfyUI용 MoE - MoE KSampler를 사용할 경우에만 필요합니다. 그렇지 않다면 MoE 샘플러 하위 그래프를 삭제하여 요구사항을 제거할 수 있습니다.
이 워크플로우는 하위 그래프를 사용하므로, ComfyUI가 상대적으로 최신 버전이어야 합니다.
모델 로딩 및 추론은 하위 그래프로 분리되어 있어, 자신의 환경에 맞게 이 워크플로우를 수정하는 것이 쉬워집니다. 제공된 샘플러 하위 그래프를 자신의 설정에 맞는 것으로 교체한 후 워크플로우에 연결하기만 하면 됩니다.
워크플로우에 관한 질문은 기꺼이 답변해 드립니다. 그러나 ComfyUI 기본 사용법에 대한 지도는 기꺼이 하지 않겠습니다.
외부 링크: https://files.catbox.moe/erx0k4.json
프레임레이트 관련
입력 비디오가 더 높은 프레임레이트를 사용한다면, 최적의 결과를 얻기 어려울 수 있습니다. Wan 모델은 16fps로 학습되었으므로, 높은 프레임레이트에서는 VACE의 성능 향상 효과가 점차 떨어질 수 있습니다. 적어도, 입력 프레임레이트가 16fps보다 높은 경우, 컨텍스트 프레임과 교체 프레임의 수를 그 비율만큼 증가시켜야 합니다.
이 워크플로우를 사용할 때는 입력을 16fps로 강제로 낮추고 처리한 후, 원하는 프레임레이트로 다시 보간하는 것을 권장합니다.
모델
이 워크플로우는 중급 수준이므로, 처음에는 어떤 모델이 필요한지에 대한 정보를 제공하지 않았습니다. 이미 생성된 여러 비디오 클립 간의 전환을 부드럽게 하기 위해 이 워크플로우가 필요한 사용자는 보통 Wan 워크플로우에 익숙할 것입니다.
그러나 모든 사용자가 VACE 모델을 어디서 받고 어떻게 사용해야 하는지 알고 있는 것은 아닐 것입니다. 또한 VACE가 I2V가 아니라 T2V 모델에서 유래되었음을 알지 못할 수도 있습니다.
따라서 아래에 VACE 모델 다운로드 링크를 제공합니다. 자신의 시스템과 사용 사례에 맞는 모델을 선택하세요. 이 목록에서 하나의 VACE 파일 세트만 필요하다는 점은 이미 알고 있을 것이므로, 그 사실을 언급하며 당신의 지능을 모욕하지 않겠습니다.
Wan 2.2 Fun VACE
Wan 2.1 VACE
Kijai가 추출한 Fun VACE 2.2 모듈(표준 T2V 모델과 함께 로드용). 네이티브 사용 예시はこちら.
또한 일반적인 VAE 및 텍스트 인코더 모델, 그리고 라이트닝 LoRA도 필요합니다. VACE는 Wan T2V 모델에서 학습되었기 때문에 T2V LoRA를 사용하세요.