Wan2.2 Stand-in Video Face Swap Practice
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모델 설명
이 워크플로우는 실용적인 Wan2.2 스탠드인 얼굴 교체 파이프라인입니다: 소스 얼굴 이미지를 로드한 후, 스탠드인 전처리기(FaceProcessorLoader → ApplyFaceProcessor)를 통해 깨끗한 얼굴/목 영역을 추출합니다( with_neck / face_only_mode 등의 옵션 포함). 그런 다음 이 신원 신호를 타겟 영상과 결합하여 생성된 결과가 프레임 간 새로운 인물의 얼굴을 일관되게 유지하도록 합니다.
생성 측에서는, 타겟 영상을 잠재 공간으로 인코딩(WanVideoEncode)하여 영상 조건을 구축하고, WanVideoAddStandInLatent를 통해 스탠드인 신원 잠재 공간을 주입한 후, 일반적인 래퍼 스택(모델 로더 + LoRA 선택 + 샘플러)을 사용해 Wan2.2로 샘플링합니다. 핵심 제어 키는 샘플러에 전달하는 비디오 denoise_strength입니다: 낮은 값은 원본 동작/콘텐츠를 더 많이 유지하고, 높은 값은 “재페인팅”을 더 강하게 유도하여 소스 영상 구조가 흐려질 수 있습니다. 따라서 원하는 교체 강도에 따라 denoise 값을 조정하세요.
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
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👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/mfQVh9oXByQ
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📺 Bilibili 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1uiviBME4g/
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🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
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이 비디오는 도구의 정의, 즉시 워크플로우 실행 방법, 그리고 저의 설계 사고 방식을 설명합니다.
우리는 RunningHub에서 직접 데모를 진행하여, 여러분이 가장 먼저 실제 효과를 확인할 수 있도록 합니다.
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⚙️ 온라인 워크플로우 체험
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👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/2004807686212513794/?inviteCode=rh-v1111
위 링크를 열면 바로 워크플로우를 실행하고, 실시간으로 생성 결과를 확인할 수 있습니다.
결과가 마음에 드신다면, 나중에 로컬에서 맞춤 배포도 가능합니다.
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📺 Bilibili 업데이트 (중국 본토 및 아시아 태평양 지역)
중국 본토 또는 아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 이 워크플로우의 실제 실행 효과와 설계 아이디어를 확인하실 수 있습니다.
📺 B站 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1uiviBME4g/
저는 쿠아이크 웹디스크에서 모델 자원을 지속적으로 업데이트할 예정입니다: 👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b 이 자원은 주로 로컬 사용자를 대상으로 하며, 창작과 학습에 편리하게 활용하실 수 있습니다.