모델 하이라이트
- 직접 모션 전송: 포즈 추출이나 스켈레톤 전처리 없이 드라이빙 비디오에서 정지된 캐릭터를 애니메이션화합니다
- 정체성 보존: 참조 캐릭터의 정체성, 모양, 세부 정보를 그대로 유지합니다
- 텍스트 기반 카메라 제어: 출력 카메라 원근법을 드라이빙 비디오와 분리합니다
- 새로운 배경: 드라이빙 비디오의 배경을 복사하는 대신 텍스트 프롬프트에서 새 배경을 생성합니다
- 고충실도 모션: 드라이빙 비디오의 복잡한 움직임과 표정을 그대로 재현합니다
Wan Animate 2 워크플로
드라이빙 비디오를 사용하여 정지된 캐릭터를 애니메이트하고, 비디오 프레임에서 직접 모션을 전송합니다. 출력은 참조 캐릭터의 정체성을 유지하면서 텍스트 프롬프트에서 새로운 배경과 카메라 움직임을 생성합니다.Comfy Cloud에서 실행
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워크플로 다운로드
JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 “Wan Animate 2”를 검색하세요
참조 이미지
LoadImage 노드: pink_hair_mech_arms_ref.png (애니메이트할 캐릭터)드라이빙 비디오
LoadVideo 노드: street_dance_drive.mp4 (모션 소스)모델 다운로드
이 워크플로는wan_animate_2_int8_convrot.safetensors diffusion 모델을 사용합니다. 저장소에는 BF16 및 증류(distill) 변형도 함께 제공되며, 해당 변형을 대신 사용하려면 UNETLoader 노드에서 모델 선택을 변경하세요. 모든 파일은 Comfy-Org/Wan-Animate-2 저장소에서 제공됩니다:
Diffusion 모델 (INT8, 필수)
wan_animate_2_int8_convrot.safetensors: 이 워크플로에서 사용하는 INT8 convrot 양자화 diffusion 모델
Diffusion 모델 (BF16, 선택)
wan_animate_2_bf16.safetensors: 전체 정밀도 베이스 모델. UNETLoader 모델 선택을 변경해야 합니다.
Diffusion 모델 (Distill INT8, 선택)
wan_animate_2_distill_int8_convrot.safetensors: 증류된 INT8 변형. UNETLoader 모델 선택을 변경해야 합니다.
Diffusion 모델 (Distill BF16, 선택)
wan_animate_2_distill_bf16.safetensors: 증류된 BF16 변형. UNETLoader 모델 선택을 변경해야 합니다.
LoRA
lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors: LightX2V 가속 LoRA
텍스트 인코더
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors: UMT5-XXL FP8 텍스트 인코더
CLIP Vision
clip_vision_h.safetensors: CLIP Vision 인코더
VAE
Wan2_1_VAE_bf16.safetensors: 인코딩 및 디코딩용 Wan2.1 VAE
워크플로 지침
- 모든 모델이 올바르게 로드되었는지 확인하세요
- 참조 이미지를 업로드하세요: 이 이미지의 캐릭터가 애니메이트할 대상 캐릭터입니다
- 드라이빙 비디오를 업로드하세요: 이 비디오의 모션이 참조 캐릭터에 전달됩니다
- 원하는 장면, 배경, 카메라 움직임을 설명하도록 프롬프트를 업데이트하세요
Run을 클릭하거나 단축키Ctrl(cmd) + Enter를 사용하여 비디오를 생성하세요