fatberg_slim Image 2 Video Workflows
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이 버전에 대해
모델 설명
내 ComfyUI 이미지 → 비디오 워크플로우
몇 차례 내 워크플로우에 대해 질문을 받았기 때문에, 여기에 공유합니다.
몇몇 사용자들이 내 동영상에서 워크플로우를 로드하는 데 문제가 있었기에, 직접 업로드하기로 결정했습니다.
이 워크플로우는 제가 I2V 비디오를 생성할 때 사용하는 설정입니다.
워크플로우 내부에는 일부 노드의 기능에 대한 설명이 포함되어 있습니다.
SageAttention과 Triton이 설치되어 있어야 할 가능성이 높습니다.
일부 노드를 다시 연결하면 이들 없이도 작동할 수도 있습니다. 워크플로우 내에 관련 설명을 남겨두었지만, 제대로 실행된다는 보장은 드릴 수 없습니다.
이 워크플로우를 완전히 제로에서 만든 것은 아닙니다. 기존의 어떤 워크플로우(정확히 어떤 것인지 기억나지 않음)를 시작점으로 삼고, 제 설정에 유용해 보이는 기능들을 추가했습니다.
저는 전문가가 아니므로, 문제가 발생했을 때 제한된 지원만 제공할 수 있음을 양해해 주세요.
약간의 면책 조항
질문하기 전에: 제가 비디오를 만들 때 사용하는 설정에 마법 같은 조합은 없습니다.
정말로 예상보다 훨씬 더 실험과 오류의 반복입니다. 때로는 PC를 밤새 돌리고 아침에 깨어보면 40개의 클립이 나와 있죠.
그중에서 2~3개 정도만 유지할 만한 가치가 있습니다. 나머지는 모두 웃기거나 악몽 같은, 혹은 단순히 쓰레기입니다.
따라서 첫 번째 결과가 이상하게 나와도 좌절하지 마세요. 그것이 이 과정의 재미 중 하나입니다.
파일이 누락되었나요?
워크플로우를 로드할 때 파일이 누락되었다는 메시지가 나오면 당황하지 마세요.
대부분의 경우, 정확한 파일 이름을 구글에 검색하여 ComfyUI 설치 폴더 내의 해당 폴더에 다운로드하면 해결됩니다. 누락된 커스텀 노드는 ComfyUI Manager를 통해 설치할 수 있습니다.
파일을 어디서 얻을 수 있는지 저에게 물어보지 마세요 — 저는 이에 대해 도움을 드릴 수 없습니다.
"unet/clip 누락" 경고에 대해
워크플로우를 실행할 때 다음과 같은 메시지를 볼 수 있습니다:
clip missing: ['encoder.block.0.layer.0.SelfAttention.q.scale_weight', ...]
이건 정상입니다. 이는 현재 사용 중인 체크포인트가 추가 파라미터(예: 약간 다른 CLIP/T5 변형 또는 가중치 정규화된 빌드)를 포함하고 있어서, 현재 텍스트 인코더/UNet에 해당하는 1:1 위치가 없다는 뜻입니다. ComfyUI는 이를 "누락"으로 기록하지만, 모델은 여전히 정상적으로 로드되고 실행됩니다. 출력 결과가 정상적으로 보인다면, 이러한 메시지를 안전하게 무시하셔도 됩니다.
워크플로우
두 가지 버전이 있습니다:
I2V WAN MoEKsampler
I2V WAN Ksampler
저는 주로 WAN MoEKsampler 워크플로우를 사용합니다.
정확히 무엇을 하는지 알고 싶다면, GitHub 페이지를 확인하세요:
요약하면: 이 워크플로우는 텐서의 시그마 값에 따라 두 샘플러를 자동으로 분리합니다.
따라서 수동으로 분리할 필요가 없습니다. 단순히 스텝을 설정하고 실행 버튼을 누르기만 하면 됩니다.
WAN MoEKsampler를 사용할 수 없거나 사용하고 싶지 않다면, 표준 KSampler Advanced를 사용하는 버전도 있습니다.
이 버전은 동일한 방식으로 작동하지만, 스텝 분리를 직접 처리해야 합니다.
출력 정보
두 워크플로우 모두:
VAE 디코딩 후, 업스케일링 직전의 마지막 프레임을 저장합니다. 이는 다음 실행을 위한 청정한 기본 이미지를 제공합니다.
16fps 버전과 업스케일링 및 보간된 32fps 버전을 모두 내보냅니다.
실행 전에 반드시 해당 노드의 저장 경로를 설정해 주세요.