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Causal Forcing은 추론 중 반복적 조건화를 적용하는 비디오 생성 기술로, 생성된 각 프레임이 모델에 다시 입력되어 다음 프레임을 예측합니다. 이를 통해 단일 시작 이미지에서 1~4회의 추론 단계만으로 부드럽고 시간적으로 일관된 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 워크플로우는 Wan2.1을 사용하며, Causal Forcing(표준) 및 Causal Forcing++(향상) 모드를 모두 지원합니다. Causal Forcing I2V 워크플로우
ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.이 가이드의 워크플로우는 워크플로우 템플릿에서 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

워크플로우 다운로드

JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “Causal Forcing” 검색

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작동 방식

모든 프레임을 병렬로 처리하는 표준 비디오 생성과 달리, Causal Forcing은 비디오 생성을 순차적 프로세스로 처리합니다:
  1. 모델이 입력 이미지를 첫 번째 프레임으로 사용
  2. 이전 프레임을 조건으로 다음 프레임 생성
  3. 각 새 프레임이 다음 예측의 입력이 됨
  4. 원하는 프레임 수만큼 반복
이 반복적 접근 방식은 강력한 시간적 일관성을 만들어냅니다 — 각 프레임이 자연스럽게 이전 프레임에서 이어지며 — 매우 적은 추론 단계(1~4회)로도 고품질 결과를 생성할 수 있습니다.

서브그래프 알아보기

이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 문서를 확인하여 워크플로우를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요.

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Causal Forcing vs Causal Forcing++

모드설명
Causal Forcing표준 반복 조건화. 2~4단계로 양호한 품질.
Causal Forcing++향상된 시간적 일관성을 위해 추가 조건화를 적용하는 향상 모드. 1~2단계만으로도 잘 작동.

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워크플로우 사용

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입력

워크플로우는 단일 입력 이미지(첫 번째 프레임)와 원하는 비디오 콘텐츠를 설명하는 텍스트 프롬프트(선택사항)를 받습니다.
설정설명
first_frame (필수)비디오의 시작 이미지. LoadImage 노드를 통해 PNG/JPG 로드.
positive_prompt (선택사항)원하는 비디오 콘텐츠의 텍스트 설명. 조건화가 필요 없으면 비워둠.
duration (선택사항)생성할 프레임 수. 기본값: 모델 예상 출력의 프레임 수.

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WAN I2V 서브그래프 매개변수

블루프린트 서브그래프 노드에서 제어 가능한 매개변수:
매개변수기본값설명
unet_name—사용할 Wan2.1 I2V 모델 체크포인트
clip_name—프롬프트용 CLIP / 텍스트 인코더 모델
vae_name—인코딩/디코딩용 VAE 모델
width—출력 비디오 너비
height—출력 비디오 높이
noise_seed—재현성을 위한 시드

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실행 단계

  1. 이미지 로드 — LoadImage 노드를 사용하여 시작 프레임 로드
  2. 프롬프트 작성 (선택사항) — 원하는 비디오 콘텐츠 설명
  3. 길이 설정 — 생성할 프레임 수
  4. 모델 선택 — Wan2.1 I2V 체크포인트, CLIP 및 VAE 선택
  5. 모드 선택 — Causal Forcing 또는 Causal Forcing++ (서브그래프 내부 구성 또는 사용 가능한 Causal Forcing 전용 입력을 통해 설정)
  6. 실행 — 프레임이 순차적으로 생성되어 ComfyUI/output/에 저장됩니다

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모델 다운로드

Wan2.1 I2V 모델과 필요한 파일을 다운로드합니다. 해당 models/ 하위 디렉토리에 배치하세요.

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Wan2.1 I2V

Wan2.1 I2V 14B

wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors — Wan2.1 I2V 14B 체크포인트

Wan2.1 I2V 1.3B

wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors — Wan2.1 1.3B 체크포인트 (최소 8GB VRAM)

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CLIP 및 VAE

CLIP (google-bert)

google-bert/bert-base-uncased — CLIP 텍스트 인코더

VAE (Wan2.1)

Wan2.1_VAE_bf16.safetensors — Wan2.1 VAE

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모델 저장 위치

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors (또는 1.3B 변형)
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      └── bert-base-uncased (model.safetensors가 있는 폴더)
│   └── 📂 vae/
│          └── Wan2.1_VAE_bf16.safetensors