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# 칸딘스키 5.0

> 이 가이드는 ComfyUI에서 칸딘스키 5.0 비디오 생성 워크플로우를 사용하는 방법을 보여줍니다.

[칸딘스키 5.0](https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s)은 [칸딘스키 랩](https://huggingface.co/kandinskylab)에서 개발한 비디오 및 이미지 생성용 확산 모델 패밀리입니다. 칸딘스키 5.0 T2V Lite는 경량 2B 파라미터 모델로, 최고 수준의 오픈소스 비디오 생성 모델 중 하나이며 최대 10초 길이의 비디오를 생성할 수 있습니다.

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="휴대용 또는 자체 배포 사용자">
      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
    </Tab>

    <Tab title="데스크톱 또는 클라우드 사용자">
      * 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.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## 개요

칸딘스키 5.0은 플로우 매칭을 사용한 잠재 확산 파이프라인을 사용하며 다음과 같은 특징을 갖습니다:

* **확산 트랜스포머 (DiT):** 텍스트 임베딩에 대한 크로스 어텐션을 갖춘 주요 생성 백본
* **Qwen2.5-VL 및 CLIP:** 고품질 텍스트 임베딩 제공
* **HunyuanVideo 3D VAE:** 비디오를 잠재 공간으로 인코딩하고 디코딩합니다

이 모델 패밀리는 다양한 사용 사례에 최적화된 여러 변형을 포함합니다:

* **SFT 모델:** 최고의 생성 품질
* **CFG 증류형:** 2배 더 빠른 추론
* **확산 증류형:** 6배 더 빠른 속도와 최소한의 품질 손실 (16단계)
* **사전 학습 모델:** 미세 조정용으로 설계됨

모든 모델은 5초 및 10초 비디오 생성 버전으로 제공됩니다.

## 모델 변형

| 모델                       | 비디오 지속시간 | NFE | 지연 시간 (H100) |
| ------------------------ | -------- | --- | ------------ |
| 칸딘스키 5.0 T2V Lite SFT    | 5초 / 10초 | 100 | 139초 / 224초  |
| 칸딘스키 5.0 T2V Lite no-CFG | 5초 / 10초 | 50  | 77초 / 124초   |
| 칸딘스키 5.0 T2V Lite 증류     | 5초 / 10초 | 16  | 35초 / 61초    |
| 칸딘스키 5.0 I2V Lite        | 5초       | 100 | 673초         |

## 텍스트-비디오 워크플로우

### 1. 워크플로우 파일 다운로드

ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트해 주시고, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 탐색` -> `비디오`를 통해 "칸딘스키 5.0 T2V"를 찾아 워크플로우를 로드해 주세요.

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_kandinsky5_t2v.json" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>JSON 워크플로우 파일 다운로드</p>
</a>

### 2. 모델 수동 다운로드

**텍스트 인코더**

* [qwen\_2.5\_vl\_7b\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors)
* [clip\_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors)

**확산 모델**

* [kandinsky5lite\_t2v\_sft\_5s.safetensors](https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s/resolve/main/model/kandinsky5lite_t2v_sft_5s.safetensors)

**VAE**

* [hunyuan\_video\_vae\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/resolve/main/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors)

```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      ├── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
│   │      └── clip_l.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── kandinsky5lite_t2v_sft_5s.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors
```

## 이미지-비디오 워크플로우

### 1. 워크플로우 파일 다운로드

ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트해 주시고, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 탐색` -> `비디오`를 통해 "칸딘스키 5.0 I2V"를 찾아 워크플로우를 로드해 주세요.

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_kandinsky5_i2v.json" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>JSON 워크플로우 파일 다운로드</p>
</a>

### 2. 모델 수동 다운로드

**텍스트 인코더**

* [qwen\_2.5\_vl\_7b\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors)
* [clip\_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors)

**확산 모델**

* [kandinsky5lite\_i2v\_5s.safetensors](https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s/resolve/main/model/kandinsky5lite_i2v_5s.safetensors)

**VAE**

* [hunyuan\_video\_vae\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/resolve/main/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors)

```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      ├── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
│   │      └── clip_l.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── kandinsky5lite_i2v_5s.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors
```

## 자료

* [HuggingFace 모델 컬렉션](https://huggingface.co/collections/kandinskylab/kandinsky-50-video-lite)
* [GitHub 저장소](https://github.com/ai-forever/Kandinsky-5)
* [ComfyUI 통합](https://github.com/ai-forever/Kandinsky-5/blob/main/comfyui/README.md)
* [프로젝트 페이지](https://ai-forever.github.io/Kandinsky-5/)