모델 하이라이트
- 오디오 기반 댄스 생성: 수동 키프레임이나 모션 캡처 없이 음악에서 직접 춤 동작을 생성합니다.
- 계층적 프레임워크: 일관된 신체 동작과 세부 움직임 정제를 위한 2단계 아키텍처(글로벌 및 로컬)
- 음악 동기화 출력: 춤 동작이 입력 오디오의 리듬과 템포에 자연스럽게 정렬됩니다.
- 스타일 제어: 구성 가능한 춤 스타일과 동작 강도로 창의적 방향 설정
- 분 단위 생성: 긴 형식의 일관된 춤 비디오를 생성하여 전체 시간에 걸쳐 시간적 일관성 유지
워크플로우 개요
Wan Dancer 워크플로는 두 가지 입력(캐릭터의 참조 이미지와 오디오 파일)을 받아들입니다. 두 개의 비디오 출력을 생성합니다: 전반적인 춤 구조를 보여주는 글로벌 출력 미리보기와 향상된 동작 세부 정보가 있는 최종 정제된 출력입니다.Wan Dancer 워크플로
1. 워크플로 파일 다운로드
ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후 워크플로 파일을 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하거나, 템플릿 라이브러리에서워크플로 → 템플릿 탐색 → 비디오로 이동하여 “Wan Dancer”를 찾으세요.
Comfy Cloud에서 실행
Comfy Cloud에서 열기
워크플로 다운로드
JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “Wan Dancer” 검색
2. 입력 자료 다운로드
참조 이미지: blue_dancer.png
댄스 생성을 위한 입력 캐릭터 이미지. 이 이미지를 다운로드하여 사용하거나 자신의 이미지로 교체하세요.
참조 오디오
댄스 동기화를 위한 참조 오디오 트랙. 이 오디오를 다운로드하여 사용하거나 자신의 음악으로 교체하세요.
3. 모델 수동 다운로드
확산 모델 LoRA 텍스트 인코더 CLIP Vision VAE4. 워크플로 사용법
-
참조 이미지 불러오기:
이미지 불러오기노드를 사용하여 캐릭터 이미지를 업로드합니다. 기본 입력은blue_dancer.png를 사용합니다. -
오디오 파일 불러오기:
오디오 불러오기노드를 사용하여 음악 또는 오디오 트랙을 업로드합니다. 기본 입력은wan_dancer_reference_audio.mp3를 사용합니다. -
댄스 파라미터 구성:
dance_style: 출력 비디오의 댄스 스타일을 선택합니다.motion_amplitude: 댄스 동작의 강도를 제어합니다.audio_duration: 입력 오디오의 길이와 일치하도록 설정합니다.final_duration: 최종 출력 비디오 길이를 선택합니다.
-
출력 크기 구성:
width와height: 출력 비디오의 해상도를 설정합니다. GPU의 사용 가능한 VRAM에 적합한 값을 선택하세요.
-
모델 경로 확인: 모델 선택 위젯이 올바른 모델 파일을 가리키는지 확인하세요.
global_model:wan2.2_dancer_14b_global_fp8_scaled.safetensors를 로드해야 함local_model:wan2.2_dancer_14b_local_fp8_scaled.safetensors를 로드해야 함lightning_lora:lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors를 로드해야 함clip_vision:clip_vision_h.safetensors를 로드해야 함
-
생성 실행:
실행버튼을 클릭하거나 단축키Ctrl(Cmd) + Enter를 사용하여 비디오 생성을 실행합니다.
5. 출력
워크플로는 두 개의 비디오 출력을 생성합니다.- 글로벌 출력 미리보기: 글로벌 모델로 생성된 전체 댄스 구조를 보여줍니다.
- 최종 출력: 로컬 모델 향상 후 정제된 댄스 비디오입니다.
SaveVideo 노드를 통해 자동으로 저장됩니다.
모델 정보
Wan Dancer는 Apache 2.0 라이선스로 공개된 오픈 소스 모델입니다. 모델 가중치는 Hugging Face에서 확인할 수 있습니다:- Comfy-Org/Wan-Dancer: Global 및 local diffusion 모델
문제 신고
런타임 오류나 예상치 못한 동작이 발생하는 경우:- ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.
- 모든 필수 모델이 다운로드되어 올바른 디렉토리에 배치되었는지 확인하세요.
- 데스크톱/클라우드 사용자의 경우: 업데이트는 안정적인 릴리스를 따르므로, 최신 테스트 버전(nightly)이 지원하는 모델은 즉시 사용하지 못할 수 있습니다.