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# Wan ATI ComfyUI 네이티브 워크플로우 튜토리얼

> 트래젝터리 제어를 사용한 비디오 생성

\*\*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](https://github.com/bytedance/ATI)

## 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.

## WAN ATI 트래젝터리 제어 워크플로우 예시

<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>

### 1. 워크플로우 다운로드

아래 비디오를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드하세요.

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/ati/wan_ati.mp4" />

다음 이미지를 입력으로 사용하겠습니다:
![v2v-input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/ati/input.jpg)

### 2. 모델 다운로드

워크플로우에서 모델 파일을 성공적으로 다운로드하지 못했다면, 아래 링크를 이용해 수동으로 다운로드해 보세요.

**디퓨전 모델**

* [Wan2\_1-I2V-ATI-14B\_fp8\_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors)

**VAE**

* [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors?download=true)

**텍스트 인코더**\
다음 모델 중 하나를 선택하세요:

* [umt5\_xxl\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors?download=true)
* [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true)

**clip\_vision**

* [clip\_vision\_h.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors)

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
```

### 3. 워크플로우를 단계별로 완료하세요

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan_ati_guide.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=300a2b5bd7002d944e1224e22ed4cd92" alt="워크플로우 단계 다이어그램" width="3746" height="2924" data-path="images/tutorial/video/wan/wan_ati_guide.jpg" />

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.
   * [온라인 트래젝터리 편집 도구](https://comfyui-wiki.github.io/Trajectory-Annotation-Tool/)
7. 프롬프트(긍정 및 부정)를 수정해야 한다면, 번호 `5`의 `CLIP Text Encoder` 노드에서 변경하세요.
8. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 비디오 생성을 실행하세요.