kj new Pose Detection + Wan-Animate
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모델 설명
이 워크플로우는 애니메이션 시작 전에 참조 이미지와 동작 영상을 정렬하는 새로운 포즈 감지 모듈을 삽입하여 Wan-Animate를 업그레이드합니다. 이 정렬 단계는 스케일 불일치를 제거하고 비율을 안정적으로 유지하여 스타일리시하거나 과장된 캐릭터가 깨끗하게 애니메이션으로 전환되도록 합니다. Wan-Animate는 첫 번째 프레임을 스타일 앵커로 처리하므로, 단일 참조 이미지에서의 시각적 외관이 전통적인 비디오 스타일 전이보다 훨씬 더 강력한 일관성으로 전체 시퀀스에 유지됩니다. 이 워크플로우는 치비, 몬스터, 왜곡된 실루엣과 같은 비전통적인 비율에도 동일하게 잘 작동합니다. 시나리오에 따라 포즈를 참조 이미지에 맞추거나, 참조 이미지를 포즈에 맞출 수 있기 때문입니다.
실제로, 들어오는 포즈 영상에 맞춰 참조 이미지를 약간 확장하면 안정성이 향상되며, 업데이트된 감지기가 더 깨끗한 골격을 생성하여 최종 애니메이션의 진동을 줄입니다. 다중 인물 장면에서는 오픈포즈 감지가 여전히 신뢰할 수 있지만, 단일 피사체 시퀀스가 새로운 정렬 기능으로 가장 큰 혜택을 받습니다. Wan-Animate가 첫 프레임 스타일을 비디오 전체에 전파하는 능력과 결합하면, 입력 영상이 복잡하거나 과장된 움직임을 포함하더라도 일관된 정체성 유지, 부드러운 움직임, 시각적으로 통일된 스타일리제이션을 제공합니다.
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
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👉 YouTube 튜토리얼:
https://youtu.be/Yrq8WiTPnlk
시작하기 전에 비디오를 꼼꼼히 시청하는 것을 권장합니다. 전체 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
⚙️ RunningHub 워크플로우
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👉 워크플로우:
https://www.runninghub.ai/post/1998289350926458882/?inviteCode=rh-v1111
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아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 워크플로우 데모와 창작 분석을 확인하실 수 있습니다.
📺 Bilibili 비디오:
https://www.bilibili.com/video/BV13wmnBbEnu/
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협업이나 문의 사항은 WeChat에서 aiksk95로 연락주세요.
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이 워크플로우가 실제로 어떤 도구인지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
이 비디오는 도구의 정체, 빠른 시작 방법, 그리고 제 설계 철학을 설명합니다.
RunningHub에서 직접 데모를 진행하므로, 실제 효과를 즉시 확인하실 수 있습니다.
👉 YouTube 튜토리얼:
https://youtu.be/Yrq8WiTPnlk
시작하기 전에 비디오를 꼼꼼히 시청하는 것을 권장합니다. 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
⚙️ 온라인 워크플로우 체험
지금 바로 설치 없이 온라인에서 체험하실 수 있습니다.
👉 워크플로우:
https://www.runninghub.ai/post/1998289350926458882/?inviteCode=rh-v1111
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📺 Bilibili 업데이트 (중국 대륙 및 아시아 태평양 지역)
중국 대륙 또는 아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 이 워크플로우의 실제 실행 효과와 창작 아이디어를 확인하실 수 있습니다.
📺 B站 비디오:
https://www.bilibili.com/video/BV13wmnBbEnu/
저는 쿠아이판에서 모델 자원을 지속적으로 업데이트할 예정입니다:
👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b
이 자원은 주로 로컬 사용자를 대상으로 하며, 창작과 학습에 편리하게 활용하실 수 있습니다.