Wan-Animate universal node group
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모델 설명
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요? 이 비디오는 도구의 목적, 워크플로우를 즉시 시작하는 방법, 그리고 제가 사용한 핵심 디자인 로직을 설명합니다. 로컬 설정이나 복잡한 환경이 필요 없습니다. 모든 것이 RunningHub에서 바로 시작되므로, 먼저 실제 작동을 경험하실 수 있습니다.
👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/vd9bA57YJj8
시작하기 전에 비디오를 꼼꼼히 시청하는 것을 추천드립니다. 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
⚙️ RunningHub 워크플로우
지금 바로 온라인에서 워크플로우를 시도해보세요. 설치가 필요 없습니다.
👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/1970420554413076481/?inviteCode=rh-v1111
결과가 기대에 부합한다면, 나중에 로컬에서 커스터마이징하여 배포하실 수 있습니다.
🎁 팬 혜택: 등록하시면 1000포인트 + 매일 로그인 시 100포인트를 드립니다! 4090 성능과 48GB 초고성능을 마음껏 즐기세요!
📺 Bilibili 업데이트 (중국 본토 및 아시아 태평양 지역)
아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 워크플로우 데모와 창작 과정을 확인하실 수 있습니다.
📺 Bilibili 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1K7J1zMECu/
☕ Ko-fi에서 저를 지원해주세요
제 콘텐츠가 도움이 되셨고, 향후 창작을 지원하고 싶으시다면 커피 한 잔을 사주실 수 있습니다 ☕. 작은 지원도 저에게 큰 힘이 되며, 하나의 불씨가 타오르는 불길이 될 수 있습니다.
👉 Ko-fi: https://ko-fi.com/aiksk
💼 비즈니스 문의
협업 또는 문의 사항은 WeChat에서 aiksk95로 연락주세요.
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
📝 주제: Wan-Animate 골격 및 얼굴 추출 노드 업데이트, 골격 비율 참고 이미지 정렬/리매핑, Qwen2.5-VL + SAM2 다중 장면 마스크 검출 논의
이 워크플로우가 어떤 도구인지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
이 비디오는 도구의 정체성, 빠른 시작 방법, 그리고 제가 설계한 전략을 중심으로 설명합니다.
모든 내용은 RunningHub에서 직접 데모를 통해 보여드리며, 실제 작동을 가장 먼저 경험하실 수 있습니다.
👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/vd9bA57YJj8
시작 전에는 비디오를 완전히 시청하는 것을 권장드립니다. 전체적인 개념을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고, 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
⚙️ 온라인 워크플로우 체험
지금 바로 설치 없이 온라인에서 체험해보세요.
👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/1970420554413076481/?inviteCode=rh-v1111
위 링크를 열면 즉시 워크플로우를 실행하고, 생성 결과를 실시간으로 확인하실 수 있습니다.
결과가 마음에 드신다면, 나중에 로컬 환경에서 커스터마이징하여 배포하실 수 있습니다.
🎁 팬 혜택: 등록하시면 1000포인트 + 매일 로그인 시 100포인트를 드립니다! 4090 성능과 48GB 초고성능을 마음껏 즐기세요!
📺 Bilibili 업데이트 (중국 본토 및 아시아 태평양 지역)
중국 본토 또는 아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 이 워크플로우의 실제 실행 결과와 설계 배경을 확인하실 수 있습니다.
📺 B站 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1K7J1zMECu/
쿠아이판(Quark) 클라우드에서 모델 자원을 지속적으로 업데이트합니다:
👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b
이 자원은 주로 로컬 사용자를 대상으로 하며, 창작과 학습을 쉽게 할 수 있도록 제공됩니다.