Lightweight WAN2.2 Animate + LORA 12GB GGUF Version

Wan 2.2 애니메이션 모델 다운로드 및 설정 (ComfyUI)

이 워크플로우를 ComfyUI에서 사용하려면 아래 목록의 모델을 다운로드하여 지정된 폴더에 배치하세요.
로드 오류를 방지하기 위해 폴더 이름과 파일 이름이 아래와 정확히 일치하도록 하세요.

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주요 확산 모델 (GGUF)

모델: Wan2.2-Animate-14B-GGUF
다운로드:
https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-Animate-14B-GGUF

이 곳에 배치하세요:
ComfyUI/models/diffusion_models/

참고:
이 모델은 GGUF 형식으로 양자화되었습니다. GPU VRAM 용량에 맞는 버전을 선택하세요:

• Q4_K_M → 약 10–12 GB VRAM (균형 잡힌 성능)

• Q5_K_S → 약 14–16 GB VRAM (중간급 GPU에 권장)

• Q6_K → 약 20 GB 이상 VRAM (최고 품질)

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LoRAs

lightx2v I2V (애니메이션 모션 LoRA)
다운로드:
https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Lightx2v/lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors

이 곳에 배치하세요:
ComfyUI/models/loras/

WanAnimate 재조명 LoRA (조명 및 사실성 향상)
다운로드:
https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/LoRAs/Wan22_relight/WanAnimate_relight_lora_fp16.safetensors

이 곳에 배치하세요:
ComfyUI/models/loras/

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텍스트 인코더

umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
다운로드:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

이 곳에 배치하세요:
ComfyUI/models/text_encoders/

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CLIP 비전 인코더

clip_vision_h.safetensors
다운로드:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors

이 곳에 배치하세요:
ComfyUI/models/clip_visions/

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VAE

wan_2.1_vae.safetensors
다운로드:
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors

이 곳에 배치하세요:
ComfyUI/models/vae/

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필수 커스텀 노드

이 커스텀 노드들을 ComfyUI Manager를 통해 설치하거나, 수동으로 다음 폴더에 복사하세요:
ComfyUI/custom_nodes/

comfyui_controlnet_aux
https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux

ComfyUI-KJNodes
https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes

ComfyUI-segment-anything-2
https://github.com/kijai/ComfyUI-segment-anything-2

IAMCCS-nodes
https://github.com/IAMCCS/IAMCCS-nodes

ComfyUI-VideoHelperSuite
https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite

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빠른 시작

1. ComfyUI에서 이 워크플로우를 로드하세요.

2. 참조 이미지와 입력 영상을 업로드하세요.

3. 양성 및 부정 프롬프트를 조정하세요.

4. 감지 서브그래프에서 녹색 점과 빨간 점이 올바르게 설정되었는지 확인하세요.

5. 너비와 높이 값이 16의 배수인지 확인하세요.

6. 워크플로우를 실행하면 최종 애니메이션이 자동으로 저장됩니다.

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마무리

이 워크플로우는 GGUF 형식의 Wan 2.2 Animate 14B 모델을 사용하여 ComfyUI에 사실적인 움직임 생성 기능을 제공합니다.
GPU 메모리에 맞는 모델 양자화 레벨을 선택하고, 필요한 노드를 설치하면 워크플로우가 원활히 실행됩니다.