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**ATI (Any Trajectory Instruction)**는 ByteDance 팀에서 제안한 제어 가능한 비디오 생성 프레임워크입니다. ATI는 Wan2.1을 기반으로 구현되었으며, 임의의 트래젝터리 명령어를 통해 비디오 내 객체, 국소 영역 및 카메라 모션을 통합적으로 제어할 수 있습니다. 프로젝트 URL: https://github.com/bytedance/ATI

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주요 특징

  • 통합 모션 제어: 객체, 국소 영역, 카메라 움직임 등 여러 가지 모션 유형에 대한 트래젝터리 제어를 지원합니다.
  • 인터랙티브 트래젝터리 에디터: 사용자가 이미지 위에 자유롭게 모션 트래젝터리를 그려서 편집할 수 있는 시각적 도구입니다.
  • Wan2.1 호환: 공식 Wan2.1 구현을 기반으로 하며, 환경과 모델 구조와 호환됩니다.
  • 풍부한 시각화 도구: 입력 트래젝터리, 출력 비디오, 트래젝터리 오버레이의 시각화를 지원합니다.

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WAN ATI 트래젝터리 제어 워크플로우 예시

Make sure your ComfyUI is updated.Workflows in this guide can be found in the Workflow Templates. If you can’t find them in the template, your ComfyUI may be outdated. (Desktop version’s update will delay sometime)If nodes are missing when loading a workflow, possible reasons:
  1. You are not using the latest ComfyUI version (Nightly version)
  2. Some nodes failed to import at startup

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1. 워크플로우 다운로드

아래 비디오를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드하세요. 다음 이미지를 입력으로 사용하겠습니다: v2v-input

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2. 모델 다운로드

워크플로우에서 모델 파일을 성공적으로 다운로드하지 못했다면, 아래 링크를 이용해 수동으로 다운로드해 보세요. 디퓨전 모델 VAE 텍스트 인코더
다음 모델 중 하나를 선택하세요: clip_vision 파일 저장 위치 
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   └───Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors # 또는 다른 버전
│   ├───📂 clip_vision/
│   │   └─── clip_vision_h.safetensors
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

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3. 워크플로우를 단계별로 완료하세요

워크플로우 단계 다이어그램 이미지의 번호가 매겨진 단계를 따라 해당 워크플로우를 원활하게 실행하세요.
  1. Load Diffusion Model 노드가 Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
  2. Load CLIP 노드가 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
  3. Load VAE 노드가 wan_2.1_vae.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
  4. Load CLIP Vision 노드가 clip_vision_h.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
  5. 제공된 입력 이미지를 Load Image 노드에 업로드하세요.
  6. 트래젝터리 편집: 현재 ComfyUI에는 해당하는 트래젝터리 에디터가 없으므로, 다음 링크를 이용해 트래젝터리 편집을 완료할 수 있습니다.
  7. 프롬프트(긍정 및 부정)를 수정해야 한다면, 번호 5의 CLIP Text Encoder 노드에서 변경하세요.
  8. Run 버튼을 클릭하거나 단축키 Ctrl(cmd) + Enter를 사용해 비디오 생성을 실행하세요.