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# Wan Animate 2: 모션 전송

> Wan Animate 2로 드라이빙 비디오를 사용하여 정지된 캐릭터를 애니메이트하며, 포즈 추출이나 스켈레톤 전처리 없이 비디오 프레임에서 모션을 직접 전송합니다

Wan Animate 2는 Wan 팀이 개발한 엔드투엔드 캐릭터 애니메이션 프레임워크로, 재설계된 Diffusion Transformer에서 드라이빙 비디오를 직접 사용합니다. 중간 모션 추출기를 제거하여 포즈 추출이나 스켈레톤 사전 처리 없이도 고품질 모션 생성과 강력한 정체성 보존을 달성합니다.

이 모델은 또한 텍스트 기반 시점 제어를 추가하여 출력 카메라 시점을 드라이빙 비디오와 분리합니다. 이를 통해 드라이빙 비디오로 정지된 캐릭터를 애니메이트하면서 카메라를 독립적으로 제어할 수 있고, 텍스트 프롬프트에서 새로운 배경까지 생성할 수 있습니다.

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="로컬 사용자">
      ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

      * [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
      * [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)

      이 가이드의 워크플로는 [워크플로 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
      템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.

      워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

      1. 최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
      2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
    </Tab>

    <Tab title="클라우드 사용자">
      * [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>

## 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.

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/video_wan_animate2.mp4" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan_animate2&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=wan-animate-2">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>

  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_wan_animate2.json">
    JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Wan Animate 2"를 검색하세요
  </Card>
</CardGroup>

**입력 자료**

다음 파일을 해당 노드에 업로드하세요:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="참조 이미지" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/pink_hair_mech_arms_ref.png">
    `LoadImage` 노드: pink\_hair\_mech\_arms\_ref.png (애니메이트할 캐릭터)
  </Card>

  <Card title="드라이빙 비디오" icon="video" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/street_dance_drive.mp4">
    `LoadVideo` 노드: street\_dance\_drive.mp4 (모션 소스)
  </Card>
</CardGroup>

### 모델 다운로드

이 워크플로는 `wan_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](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2) 저장소에서 제공됩니다:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Diffusion 모델 (INT8, 필수)" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/diffusion_models/wan_animate_2_int8_convrot.safetensors">
    wan\_animate\_2\_int8\_convrot.safetensors: 이 워크플로에서 사용하는 INT8 convrot 양자화 diffusion 모델
  </Card>

  <Card title="Diffusion 모델 (BF16, 선택)" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/diffusion_models/wan_animate_2_bf16.safetensors">
    wan\_animate\_2\_bf16.safetensors: 전체 정밀도 베이스 모델. UNETLoader 모델 선택을 변경해야 합니다.
  </Card>

  <Card title="Diffusion 모델 (Distill INT8, 선택)" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/diffusion_models/wan_animate_2_distill_int8_convrot.safetensors">
    wan\_animate\_2\_distill\_int8\_convrot.safetensors: 증류된 INT8 변형. UNETLoader 모델 선택을 변경해야 합니다.
  </Card>

  <Card title="Diffusion 모델 (Distill BF16, 선택)" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/diffusion_models/wan_animate_2_distill_bf16.safetensors">
    wan\_animate\_2\_distill\_bf16.safetensors: 증류된 BF16 변형. UNETLoader 모델 선택을 변경해야 합니다.
  </Card>

  <Card title="LoRA" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/loras/lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors">
    lightx2v\_I2V\_14B\_480p\_cfg\_step\_distill\_rank64\_bf16.safetensors: LightX2V 가속 LoRA
  </Card>

  <Card title="텍스트 인코더" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors">
    umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors: UMT5-XXL FP8 텍스트 인코더
  </Card>

  <Card title="CLIP Vision" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/clip_vision/clip_vision_h.safetensors">
    clip\_vision\_h.safetensors: CLIP Vision 인코더
  </Card>

  <Card title="VAE" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan-Animate-2/blob/main/vae/Wan2_1_VAE_bf16.safetensors">
    Wan2\_1\_VAE\_bf16.safetensors: 인코딩 및 디코딩용 Wan2.1 VAE
  </Card>
</CardGroup>

다음 디렉토리에 파일을 배치하세요:

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   ├── wan_animate_2_bf16.safetensors
│   │   ├── wan_animate_2_distill_bf16.safetensors
│   │   ├── wan_animate_2_distill_int8_convrot.safetensors
│   │   └── wan_animate_2_int8_convrot.safetensors
│   ├── 📂 loras/
│   │   └── lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── 📂 clip_vision/
│   │   └── clip_vision_h.safetensors
│   └── 📂 vae/
│       └── Wan2_1_VAE_bf16.safetensors
```

### 워크플로 지침

1. 모든 모델이 올바르게 로드되었는지 확인하세요
2. 참조 이미지를 업로드하세요: 이 이미지의 캐릭터가 애니메이트할 대상 캐릭터입니다
3. 드라이빙 비디오를 업로드하세요: 이 비디오의 모션이 참조 캐릭터에 전달됩니다
4. 원하는 장면, 배경, 카메라 움직임을 설명하도록 프롬프트를 업데이트하세요
5. `Run`을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 비디오를 생성하세요