> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # ModelMergeWAN2_1 - ComfyUI Built-in Node Documentation > Complete documentation for the ModelMergeWAN2_1 node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage. ModelMergeWAN2\_1 노드는 두 개의 WAN2.1 모델을 가중 평균을 사용하여 구성 요소를 혼합함으로써 병합합니다. 이 노드는 30개의 블록을 가진 1.3B 모델과 40개의 블록을 가진 14B 모델을 포함한 다양한 모델 크기를 지원하며, 추가 이미지 임베딩 구성 요소가 포함된 이미지-투-비디오 모델을 특별히 처리합니다. 각 모델 구성 요소는 개별적으로 가중치를 부여하여 두 입력 모델 간의 혼합 비율을 제어할 수 있습니다. ## 입력 | 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 | | ------------------ | ------------------------------------------------ | ------ | ----- | --------- | | `모델1` | 병합할 첫 번째 모델 | MODEL | 예 | - | | `모델2` | 병합할 두 번째 모델 | MODEL | 예 | - | | `patch_embedding.` | 패치 임베딩 구성 요소의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `time_embedding.` | 시간 임베딩 구성 요소의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `time_projection.` | 시간 투영 구성 요소의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `text_embedding.` | 텍스트 임베딩 구성 요소의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `img_emb.` | 이미지 임베딩 구성 요소의 가중치, 이미지-투-비디오 모델에 사용됨 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.0.` | 블록 0의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.1.` | 블록 1의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.2.` | 블록 2의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.3.` | 블록 3의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.4.` | 블록 4의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.5.` | 블록 5의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.6.` | 블록 6의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.7.` | 블록 7의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.8.` | 블록 8의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.9.` | 블록 9의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.10.` | 블록 10의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.11.` | 블록 11의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.12.` | 블록 12의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.13.` | 블록 13의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.14.` | 블록 14의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.15.` | 블록 15의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.16.` | 블록 16의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.17.` | 블록 17의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.18.` | 블록 18의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.19.` | 블록 19의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.20.` | 블록 20의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.21.` | 블록 21의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.22.` | 블록 22의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.23.` | 블록 23의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.24.` | 블록 24의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.25.` | 블록 25의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.26.` | 블록 26의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.27.` | 블록 27의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.28.` | 블록 28의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.29.` | 블록 29의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.30.` | 블록 30의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.31.` | 블록 31의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.32.` | 블록 32의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.33.` | 블록 33의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.34.` | 블록 34의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.35.` | 블록 35의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.36.` | 블록 36의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.37.` | 블록 37의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.38.` | 블록 38의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `blocks.39.` | 블록 39의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | | `head.` | 헤드 구성 요소의 가중치 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 | **참고:** 모든 가중치 매개변수는 0.0에서 1.0 사이의 범위를 가지며 0.01 단위로 증가합니다. 이 노드는 다양한 모델 크기를 지원하기 위해 최대 40개의 블록을 제공하며, 1.3B 모델은 30개의 블록을, 14B 모델은 40개의 블록을 사용합니다. `img_emb.` 매개변수는 이미지-투-비디오 모델 전용입니다. ## 출력 | 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 | | ------- | -------------------------------------- | ------ | | `model` | 지정된 가중치에 따라 두 입력 모델의 구성 요소를 결합한 병합된 모델 | MODEL | > 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/ModelMergeWAN2_1/ko.md) *** **Source fingerprint (SHA-256):** `d550a2f62bbcb4b46ccdd8a04fab80e93f96ea63426d48acb3515d51175efc99`