UH WanAnimate Starter Suite with Samples
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모델 설명
"스타터 스위트"라고 부르지만, 기본 사항을 배우는 데만 사용하는 것이 아닙니다. 사용자의 필요에 따라 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 이 워크플로 패키지가 500MB나 되는 이유는 완전히 재현 가능한 형태로 여섯 개의 샘플 영상을 포함하고 있기 때문입니다. 설치 및 사용 방법은 아래 YouTube 안내 영상에서 자세히 설명되어 있으니, 먼저 확인해 주세요.
Node 2.0과 rgthree 노드 간의 호환성 문제로, 저는 내 워크플로에서 rgthree를 제거했습니다. rgthree는 단지 시드 생성에만 사용되었기 때문에 아무런 영향을 미치지 않지만, 샘플 영상에 내장된 워크플로에는 여전히 rgthree가 포함되어 있습니다. 샘플을 시도하려면 영상을 드래그 앤 드롭하여 워크플로를 여는 대신, workflow.png 파일을 사용하는 것을 추천합니다.
여기서 영상에서 다루지 않은, 생성하고자 하는 내용에 따라 조정해야 할 사항들을 추가로 안내드립니다.
[WanVideoSampler: steps]
움직임의 복잡도에 따라 값을 조정하세요. 움직임이 거의 없는 단순한 동작에 너무 많은 스텝을 설정하는 것은 시간 낭비입니다.
6: 기본값입니다. 먼저 이 값을 사용해 보세요.
8: 캐릭터의 움직임이 매우 빠르거나, 회전하거나, 앞뒤 또는 양쪽으로 크게 이동할 때 선택하세요.
https://www.youtube.com/shorts/V3b8lLm9wF0 매우 빠른 움직임 예시.
https://www.youtube.com/shorts/J8gyHmYRHlE 캐릭터가 반복적으로 회전하는 예시.
10: 입력 이미지에 나타나지 않지만 의상 일관성을 유지하면서 캐릭터의 등면을 그리는 등 극도로 어려운 생성 작업에 사용하세요. 그래도 결과는 여전히 운에 달려 있습니다...
- https://www.youtube.com/shorts/l2vxSoJSV3o 등면이 4초 동안 지속되는 부분은 극도로 어려워, 마치 악몽 같습니다.
[WanVideo Context Options: context_overlap]
이 값을 증가시키면 움직임이 더 부드럽게 흐르고 배경 왜곡이 줄어들지만, 생성 시간도 길어집니다.
[WanVideo Decode]
제 워크플로에서는 해상도 720×1280의 영상을 8개의 타일로 나누어 디코딩합니다. 더 많은 타일을 사용하면 부하가 줄어들지만 디코딩 시간도 길어지므로, 생성하려는 해상도에 맞게 설정을 조정하는 것이 이상적입니다. 자신의 환경에 적합한 값을 대략적으로 알고 싶다면 ChatGPT에 계산을 요청할 수 있습니다. 어떤 값을 사용해야 할지 확신이 없다면, 기본 노드 설정(tilex: 272, tiley: 272, stridex: 144, stridey: 128)으로도 충분히 작동합니다.
[Lora: FusionX]
매우 강력한 안정화 효과로 인해 유사한 얼굴이 생성되기 쉽습니다. 특히 클로즈업이나 웃는 얼굴에서 두드러지므로, 값을 낮추거나 아예 사용하지 않는 것도 고려할 수 있습니다. 속도용 LoRA는 다양한 종류가 있으니, 좋은 옵션이나 조합을 발견하시면 알려주세요.
모든 모델, 노드, LoRA 제작자분들과 제게 동기부여와 영감을 주는 커뮤니티 및 팔로워분들께 감사드립니다.