ComfyUI beginner friendly Text-to-Image WAN 2.2 Rapid All-in-One GGUF Workflow (With LORAs) by SarcasticTOFU
세부 정보
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모델 설명
이것은 단일 WAN 2.2 Rapid All-in-One GGUF 모델과 여러 LORA와 함께 작동하는 매우 간단하고 ComfyUI 초보자 친화적인 텍스트-이미지 워크플로우입니다(이 워크플로우는 ComfyUI의 LORA Manager 플러그인을 필요로 합니다. 체크포인트, LORA 및 기타 리소스를 쉽게 다운로드하고 관리하기 위해 ComfyUI 관리자와 LORA Manager 플러그인을 모두 설치하는 것이 좋습니다. 이 두 플러그인은 이 워크플로우뿐 아니라 다른 모든 경우에도 큰 도움이 됩니다). 이 워크플로우는 저의 이전 WAN 2.1 텍스트-비디오 워크플로우의 개선판입니다. 이는 단순하고 빠른 워크플로우를 유지하기 위해 매우 최적화된 WAN 2.2 Rapid All-in-One 모델의 양자화(GGUF) 버전을 사용합니다. 이를 통해 상대적으로 저사양 GPU(8GB/12GB Nvidia 또는 Radeon GPU 또는 일부 더 저렴한 Apple Silicon 맥)에서도 저노이즈 및 고노이즈 처리를 위한 두 개의 별개 모델을 로드하는 부담 없이 WAN 2.2를 더 효율적으로 실행할 수 있습니다. AIO 모델 자체가 둘 모두를 처리합니다. 필요한 WAN 2.2 Rapid All-in-One 파일을 다운로드하려면 Hugging Face 계정이 필요합니다(자세한 내용은 아래에 명시되어 있습니다). ComfyUI 관리자를 사용하여 ComfyUI에 GGUF 어드온을 설치하고, 올바른 파일을 올바른 위치에 배치해야 합니다. 또한 SD 1.5 + SDXL 1.0, WAN 2.1, Chroma, QWEN, HiDream 및 Flux용 다른 워크플로우도 확인해 보세요.
이용 방법:
#1. 먼저 원하는 WAN 2.2 Rapid All-in-One GGUF 모델을 선택한 후 로드하세요.
#2. LORA Manager에서 하나 이상의 일치하는 LORA를 불러와 시작하세요.
#3. 그 후 긍정적 및 부정적 프롬프트를 입력하세요.
#4. 생성할 이미지의 개수를 선택하세요(“Run” 버튼 옆의 숫자를 변경하세요).
#5. 이미지 샘플링 방법, CFG, 스텝 등 설정을 선택하세요.
#6. 마지막으로 “Run” 버튼을 클릭하여 생성하세요. 끝입니다.
*** LORA 노드를 올바르게 비활성화하고 이를 우회하는 방법을 알고 있다면 이 워크플로우도 작동합니다. 약간의 수정을 가하면 WAN 2.2 5b GGUF 모델에도 적용 가능합니다.
즐겁게 사용하세요!
### 이 워크플로우를 사용하려면 Hugging Face에 로그인하여 해당 사이트에서 필요한 파일을 다운로드해야 합니다(또한 아카이브에 워크플로우 파일이 포함된 텍스트 파일도 제공해 드렸으며, 여기서 다른 워크플로우에 필요한 추가 다운로드 링크도 확인할 수 있습니다) -
## WAN 2.2 모델
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### WAN 2.2 체크포인트 다운로드 링크
https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF/resolve/main/Wan2.2-TI2V-5B-Q3_K_M.gguf
### WAN 2.2 인코더 다운로드 링크
### WAN 2.1 VAE 다운로드 링크 (WAN 2.2 14b 모델은 WAN 2.1 VAE를 사용합니다)
### WAN 2.2 VAE 다운로드 링크 (WAN 2.2 TI2V 5b 모델 전용, WAN 2.2 14b 모델은 WAN 2.1 VAE를 사용합니다)