MOTION-FORGE Wan 2.2 14B 4 Steps MoE I2V Noob-Friendly

Wan 2.2 14B MoE 기반의 간결한 이미지-동영상 워크플로우로, 단일 참조 이미지에서 선명한 움직임과 안정적인 디테일을 위해 이중 고노이즈/저노이즈 전문가를 활용합니다. Positive/negative CLIP 프롬프트는 WanImageToVideo에서 움직임 계획을 조건화하고, WanMoeKSampler는 고노이즈 및 저노이즈 트랙을 블렌딩하여 역동적이면서도 일관된 디노이징을 수행합니다. 이 파이프라인은 기본적으로 16 FPS 동영상을 내보내며, 옵션으로 RealESRGAN x2 업스케일링과 RIFE 보간을 통해 32 FPS의 소셜 미디어 적합 출력을 생성할 수 있습니다.

주요 기능

• WanMoeKSampler를 통해 고노이즈 및 저노이즈 모델을 활용한 이중 전문가 샘플링으로 움직임 에너지와 디테일 안정성을 제공합니다.

• 참조 이미지의 크기를 자동으로 전달하여 비율 왜곡을 방지하고 설정을 단순화합니다.

• 포스트 스택: VAEDecode로 프레임 생성 → CreateVideo로 MP4 변환 → 옵션 RealESRGAN 업스케일링 → RIFE x10 시간적 보간.

입력

• 참조 이미지 로더, Positive 및 Negative CLIP 프롬프트, 옵션으로 작성기 내 오디오 전달.

• 기본값: 960×960, 길이 65프레임, 기본 16 FPS.

권장 설정

• 샘플러: UniPC + Beta 스케줄러, 스텝 4–5, 디노이즈 1.0, 경계 0.5, 시그마 시프트 5.

• LoRA: LightX2V 고노이즈 강도 5.6, 저노이즈 강도 2.0.

각 모델의 위치

• Diffusion 모델(GGUF):

  • Wan2.2-I2V-A14B-HighNoise-Q8_0.gguf — LoaderGGUF에 의해 로드되어 고노이즈 브랜치로 라우팅됩니다. GGUF 로더가 사용하는 models 폴더에 배치하세요.

  • Wan2.2-I2V-A14B-LowNoise-Q8_0.gguf — LoaderGGUF에 의해 로드되어 저노이즈 브랜치로 라우팅됩니다. 위와 동일한 models 폴더에 배치하세요.

• VAE: pig_wan_vae_fp32-f16.gguf — VaeGGUF에 의해 로드되어 WanImageToVideo 및 VAEDecode에 연결됩니다. models/vae 폴더에 배치하세요.

• CLIP 텍스트 인코더: cow-umt5xxl-q8_0.gguf — ClipLoaderGGUF에 의해 로드되며, 비전은 “wan”, 프로젝션은 “default”로 설정합니다. models/clip 폴더에 배치하세요.

• LoRA: wan_loras/lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors — 각 브랜치에 대해 LoraLoaderModelOnly로 로드한 후 Power Lora Loader에 연결합니다. models/loras/wan_loras 폴더에 배치하세요.

• 업스케일러: RealESRGAN_x2plus.pth — UpscaleModelLoader를 통해 ImageUpscaleWithModel에 연결합니다. models/upscale_models 폴더에 배치하세요.

• 프레임 보간: rife49.pth — RIFE VFI 노드에서 인자 10과 스케일 2로 사용합니다. models/rife 폴더에 배치하세요.

노드 핵심 기능

• WanImageToVideo: 정의된 너비/높이/길이로 이미지와 프롬프트에서 레이턴트를 준비합니다.

• WanMoeKSampler: 각 브랜치의 CFG를 사용하여 고/저 전문가를 블렌딩하여 품질을 제어합니다.

• CreateVideo: 16 FPS로 동영상 조립; RIFE 후 32 FPS 내보내기용으로 두 번째 작성기를 사용합니다.

• 유틸리티: 제한된 VRAM 환경에서 장시간 실행을 안정화하기 위한 여러 cleanGpuUsed 및 RAMCleanup 노드.