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# ComfyUI 훈위안 비디오 예시
> 이 가이드는 ComfyUI에서 훈위안 텍스트-투-비디오 및 이미지-투-비디오 워크플로우를 사용하는 방법을 보여줍니다.
훈위안 비디오 시리즈는 [텐센트](https://huggingface.co/tencent)가 개발하고 오픈소스화한 것으로, 13B의 파라미터 규모를 갖춘 하이브리드 아키텍처를 특징으로 하며, [텍스트-투-비디오](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)와 [이미지-투-비디오](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V) 생성을 모두 지원합니다.
기술적 특징:
* **핵심 아키텍처:** Sora와 유사한 DiT(Diffusion Transformer) 아키텍처를 사용하며, 텍스트, 이미지, 모션 정보를 효과적으로 융합해 생성된 비디오 프레임 간의 일관성, 품질 및 정렬성을 향상시킵니다. 통합된 풀 어텐션 메커니즘은 다중 뷰 카메라 전환을 가능하게 하면서도 주제의 일관성을 보장합니다.
* **3D VAE:** 맞춤형 3D VAE는 비디오를 압축된 잠재공간으로 변환해 이미지-투-비디오 생성을 더욱 효율적으로 만듭니다.
* **우수한 이미지-비디오-텍스트 정렬성:** 이미지와 비디오 생성 모두에 뛰어난 MLLM 텍스트 인코더를 활용해 텍스트 지침을 더 잘 따르고, 세부사항을 포착하며 복잡한 추론을 수행합니다.
자세한 내용은 공식 저장소를 통해 확인할 수 있습니다: [훈위안 비디오](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo) 및 [훈위안 비디오-I2V](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V).
이 가이드에서는 ComfyUI에서 **텍스트-투-비디오**와 **이미지-투-비디오** 워크플로우를 설정하는 방법을 안내합니다.
이 튜토리얼의 워크플로우 이미지는 모델 다운로드 정보를 포함한 메타데이터를 가지고 있습니다.
이미지를 ComfyUI로 드래그하거나 메뉴 `워크플로우` -> `열기(ctrl+o)`를 사용해 해당 워크플로우를 로드하면 필요한 모델을 다운로드하라는 메시지가 표시됩니다.
또는 자동 다운로드가 실패하거나 데스크톱 버전을 사용하지 않는 경우, 이 가이드에서 직접 모델 링크를 제공합니다. 모든 모델은 [여기](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/tree/main/split_files)에서 다운로드 가능합니다.
ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.
* [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
* [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)
이 가이드의 워크플로우는 [워크플로우 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다. (데스크톱 버전의 업데이트는 다소 지연될 수 있습니다)
워크플로우를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:
1. 최신 ComfyUI 버전(야간 빌드)을 사용하고 있지 않음
2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
* 데스크톱 버전은 ComfyUI 안정판 기반으로, 새로운 데스크톱 안정판이 출시되면 자동으로 업데이트됩니다.
* [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.
따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
## 모든 워크플로우에 공통되는 모델
다음 모델들은 텍스트-투-비디오와 이미지-투-비디오 워크플로우 모두에 사용됩니다. 아래 모델들을 다운로드하여 지정된 디렉토리에 저장해주세요:
* [clip\_l.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/clip_l.safetensors?download=true)
* [llava\_llama3\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/llava_llama3_fp8_scaled.safetensors?download=true)
* [hunyuan\_video\_vae\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/vae/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors?download=true)
저장 위치:
```
ComfyUI/
├── models/
│ ├── text_encoders/
│ │ ├── clip_l.safetensors
│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors
│ ├── vae/
│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors
```
## 훈위안 텍스트-투-비디오 워크플로우
훈위안 텍스트-투-비디오는 2024년 12월에 오픈소스화되었으며, 중국어와 영어로 된 자연어 설명을 통해 5초짜리 짧은 비디오 생성을 지원합니다.
### 1. 워크플로우
아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요:
### 2. 수동 모델 설치
[hunyuan\_video\_t2v\_720p\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuan_video_t2v_720p_bf16.safetensors?download=true)를 다운로드해 `ComfyUI/models/diffusion_models` 폴더에 저장하세요.
다음 모델 파일들이 올바른 위치에 있는지 확인하세요:
```
ComfyUI/
├── models/
│ ├── text_encoders/
│ │ ├── clip_l.safetensors // 공유 모델
│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors // 공유 모델
│ ├── vae/
│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors // 공유 모델
│ └── diffusion_models/
│ └── hunyuan_video_t2v_720p_bf16.safetensors // T2V 모델
```
### 3. 워크플로우 실행 단계
1. `DualCLIPLoader` 노드가 다음 모델을 로드했는지 확인하세요:
* clip\_name1: clip\_l.safetensors
* clip\_name2: llava\_llama3\_fp8\_scaled.safetensors
2. `Load Diffusion Model` 노드가 `hunyuan_video_t2v_720p_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
3. `Load VAE` 노드가 `hunyuan_video_vae_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
4. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요.
`EmptyHunyuanLatentVideo` 노드의 `length` 파라미터를 1로 설정하면 모델이 정지된 이미지를 생성할 수 있습니다.
## 훈위안 이미지-투-비디오 워크플로우
훈위안 이미지-투-비디오 모델은 2025년 3월 6일에 훈위안비디오 프레임워크를 기반으로 오픈소스화되었습니다. 이 모델은 정지된 이미지를 부드럽고 고품질의 비디오로 변환하며, 머리카락 성장, 객체 변형 등 특별한 비디오 효과를 맞춤화하기 위한 LoRA 학습 코드도 제공합니다.
현재 훈위안 이미지-투-비디오 모델은 두 가지 버전이 있습니다:
* v1 "concat": 더 나은 모션 유연성 대신 이미지 지침에 덜 충실함
* v2 "replace": v1 다음날 업데이트된 버전으로, 이미지 지침은 더 나아졌지만 v1보다 다소 덜 역동적인 느낌이 있음
v1 "concat"
v2 "replace"
### v1과 v2 버전 공통 모델
다음 파일을 다운로드해 `ComfyUI/models/clip_vision` 디렉토리에 저장하세요:
* [llava\_llama3\_vision.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/llava_llama3_vision.safetensors?download=true)
### v1 "concat" 이미지-투-비디오 워크플로우
#### 1. 워크플로우 및 자산
아래 워크플로우 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요:
아래 이미지를 다운로드해 이미지-투-비디오 생성의 시작 프레임으로 사용하세요:
#### 2. 관련 모델 수동 설치
* [hunyuan\_video\_image\_to\_video\_720p\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors?download=true)
다음 모델 파일들이 올바른 위치에 있는지 확인하세요:
```
ComfyUI/
├── models/
│ ├── clip_vision/
│ │ └── llava_llama3_vision.safetensors // I2V 공유 모델
│ ├── text_encoders/
│ │ ├── clip_l.safetensors // 공유 모델
│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors // 공유 모델
│ ├── vae/
│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors // 공유 모델
│ └── diffusion_models/
│ └── hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors // I2V v1 "concat" 버전 모델
```
#### 3. 워크플로우 실행 단계
1. `DualCLIPLoader`가 다음 모델을 로드했는지 확인하세요:
* clip\_name1: clip\_l.safetensors
* clip\_name2: llava\_llama3\_fp8\_scaled.safetensors
2. `Load CLIP Vision`가 `llava_llama3_vision.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
3. `Load Image Model`가 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
4. `Load VAE`가 `vae_name: hunyuan_video_vae_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
5. `Load Diffusion Model`가 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
6. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요.
### v2 "replace" 이미지-투-비디오 워크플로우
v2 워크플로우는 기본적으로 v1 워크플로우와 동일합니다. 다만 **replace** 모델을 다운로드해 `Load Diffusion Model` 노드에 사용하면 됩니다.
#### 1. 워크플로우 및 자산
아래 워크플로우 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요:
아래 이미지를 다운로드해 이미지-투-비디오 생성의 시작 프레임으로 사용하세요:
#### 2. 관련 모델 수동 설치
* [hunyuan\_video\_v2\_replace\_image\_to\_video\_720p\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors?download=true)
다음 모델 파일들이 올바른 위치에 있는지 확인하세요:
```
ComfyUI/
├── models/
│ ├── clip_vision/
│ │ └── llava_llama3_vision.safetensors // I2V 공유 모델
│ ├── text_encoders/
│ │ ├── clip_l.safetensors // 공유 모델
│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors // 공유 모델
│ ├── vae/
│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors // 공유 모델
│ └── diffusion_models/
│ └── hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors // V2 "replace" 버전 모델
```
#### 3. 워크플로우 실행 단계
1. `DualCLIPLoader` 노드가 다음 모델을 로드했는지 확인하세요:
* clip\_name1: clip\_l.safetensors
* clip\_name2: llava\_llama3\_fp8\_scaled.safetensors
2. `Load CLIP Vision` 노드가 `llava_llama3_vision.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
3. `Load Image Model` 노드가 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
4. `Load VAE` 노드가 `hunyuan_video_vae_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
5. `Load Diffusion Model` 노드가 `hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
6. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요.
## 직접 해보세요
다음은 저희가 제공하는 몇 가지 이미지와 프롬프트입니다. 해당 콘텐츠를 참고하거나 조정해 자신만의 비디오를 만들어보세요.
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미래형 로봇이 발레를 추는 모습, 역동적인 움직임, 빠른 속도, 빠른 촬영, 움직이는 장면
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검을 휘두르며 카메라를 치는 사무라이. 카메라 앵글 이동, 줌인, 빠른 장면, 초고속, 역동적
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날아다니는 차가 빠르게 움직이며 도시를 날아다님
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야간 도시에서 벌어지는 사이버펑크 자동차 경주, 역동적, 초고속, 빠른 촬영
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