Wan 2.2 First-to-Last Frame Workflow
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모델 설명
즉시 이 워크플로우를 시도해보고 싶으신가요? 이 Wan 2.1 First-to-Last Frame 워크플로우는 SeaArt에 사전 설정되어 있어, 설정을 건너뛰고 바로 실행하고 싶은 분들을 위해 준비되어 있습니다.
참고: 이 링크는 워크플로우의 호스팅된 버전으로 직접 연결됩니다. 모델과 LoRAs를 로컬에서 수동으로 다운로드하고 설정하지 않으려는 분들에게 이상적인 옵션입니다.
AI 비디오가 어떻게 끝날지 궁금해하지 마세요. 이제 직접 정의하세요.
AI 비디오 생성에서 가장 큰 도전 중 하나는 제어입니다. 훌륭한 시작 이미지를 가지고 있지만, 최종 프레임에서는 혼란스러운 방향으로 흐르는 경우가 많습니다. 시작과 끝을 명확히 정의하고, AI가 그 사이의 여정을 채워주면 어떨까요?
이것이 바로 Wan 2.2 First-to-Last Frame 워크플로우가 달성하는 것입니다. Wan 2.2의 140억 파라미터 모델과 “Lightning” 속도 최적화 기술을 결합한 이 ComfyUI 워크플로우를 통해 캐릭터 포즈를 변형하거나, 조명을 변경하거나, 완전히 다른 장면으로 전환할 수 있으며, 전문가 수준의 일관성을 유지할 수 있습니다.
왜 이 워크플로우를 사용해야 할까요?
테스트 및 결과를 바탕으로 이 워크플로우는 세 가지 주요 문제를 해결합니다:
정밀한 제어: 단순히 앞으로 애니메이션을 생성하는 것이 아니라, 제공한 두 개의 특정 이미지 사이를 보간합니다.
고속 고품질: Wan 2.2 Lightning LoRAs를 사용하여 140억 파라미터 모델의 디테일을 유지하면서 렌더링 시간을 크게 단축합니다.
부드러운 재생: 내장된 RIFE VFI(비디오 프레임 보간) 시스템을 통해 원본 출력을 자동으로 유동적인 32 FPS 비디오로 매끄럽게 보정합니다.
단계별 가이드: 작동 원리
이제 워크플로우의 로직을 이해하고 바로 생성을 시작해보세요.
1. 설정: 고성능 모델
워크플로우는 주요 모델을 로드하는 것으로 시작됩니다: Wan 2.2 14B 확산 모델(고임현 및 저임현 버전으로 분리)과 T5 인코더.
- 프로 팁: 이 설정은 강도 1.0으로 설정된 “Lightning LoRAs”를 사용합니다. 이것이 빠른 실험을 가능하게 하는 핵심 비밀입니다.
2. 내러티브 정의 (시작 및 끝)
이제 마법이 시작됩니다. 단 하나의 이미지를 업로드하는 것이 아니라, 두 개를 업로드합니다:
시작 이미지: 초기 장면 (예: 흰 셔츠를 입은 소녀)
끝 이미지: 목표 장면 (예: 같은 소녀가 틱톡 조명 설정에서 핸드폰을 들고 있는 모습)
워크플로우는 전용 노드 WanFirstLastFrameToVideo를 사용하여 이 두 가지 시각적 요소 사이의 잠재적 경로를 계산합니다.
3. 텍스트 가이드
간단한 텍스트 프롬프트로 전환을 안내합니다.
긍정적 프롬프트: 발생하는 행동을 설명하세요 (예: “소녀가 셀피 영상을 촬영 중... 카메라가 점점 멀어짐”)
부정적 프롬프트: 흐릿함이나 왜곡을 방지하기 위한 표준 품질 필터
4. “듀얼 샘플러” 엔진
기본 워크플로우와 달리, 이는 스마트한 두 단계 샘플링 프로세스를 사용합니다:
고임현 샘플러 (단계 0–2): 주요 구조적 변화를 설정합니다.
저임현 샘플러 (단계 2–끝): 디테일과 텍스처를 세밀하게 보정하여 최종 이미지가 선명하게 보이도록 합니다.
5. 최종 정제 (RIFE 보간)
원본 출력은 14~16프레임만 있을 수 있습니다. 이 워크플로우는 자동으로 이 출력을 RIFE VFI 노드를 통해 2배 보간합니다.
- 결과: 부드럽지 않은 저프레임 애니메이션이 즉시 유동적이고 전문적인 비디오 파일로 변환됩니다.
결과
결과는 일관되고 논리적인 전환입니다. 우리의 예시 영상에서는 일반적인 초상화에서 역동적인 소셜 미디어 촬영 장면으로 자연스럽게 전환됩니다. 캐릭터의 정체성은 일관되게 유지되며, 조명, 포즈, 배경은 모두 “끝 프레임” 목표에 완벽하게 맞춰집니다.
지금 바로 시작하세요
AI 비디오 생성에 완전한 제어권을 원하시나요? 이 AI 앱은 사전 패키징되어 바로 실행할 수 있습니다.