> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Wan2.2 Animate ComfyUI 기본 워크플로우

> 정밀한 모션과 표현을 정확히 재현하는 통합 캐릭터 애니메이션 및 교체 프레임워크.

Wan-Animate는 WAN 팀에서 개발한 캐릭터 애니메이션 및 교체를 위한 통합 프레임워크입니다.

이 모델은 연기자의 동영상 기반으로 어떤 캐릭터든 애니메이션화할 수 있으며, 연기자의 표정과 움직임을 정밀하게 재현해 매우 사실적인 캐릭터 영상을 생성합니다.

또한 영상 속 캐릭터를 애니메이션된 캐릭터로 교체할 수 있어, 원래의 조명과 색감을 그대로 유지하면서도 표정과 움직임을 보존하며 환경에 자연스럽게 융합됩니다.

## 모델 주요 특징

* 듀얼 모드 기능: 하나의 아키텍처가 애니메이션과 교체 기능을 모두 지원해 간편한 작동 전환이 가능합니다.
* 고급 바디 모션 제어: 공간적으로 정렬된 스켈레톤 신호를 사용해 정확한 몸동작 재현 가능
* 정밀한 모션과 표현: 참조 영상의 움직임과 표정을 정확히 재현합니다.
* 자연스러운 환경 통합: 교체된 캐릭터를 원본 영상 환경과 매끄럽게 어울리게 합니다.
* 부드러운 장시간 영상 생성: 반복적 생성 방식으로 긴 영상에서도 일관된 모션과 시각적 흐름을 보장합니다.

## ComfyOrg Wan2.2 Animate 스트림 재생

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/5kb-rP0m5BA?si=lbIYkCP5akkG2N6D" title="Wan 2.2 Animate in ComfyUI with Flipping Sigmas / 2025년 9월 19일" frameborder="0" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen />

<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>

## Wan2.2 Animate 워크플로우 소개

이 문서에서는 두 가지 워크플로우를 제공합니다:

1. 핵심 노드만 사용하는 워크플로우 (완전하지 않으며, 먼저 이미지를 직접 전처리해야 합니다)
2. 일부 커스텀 노드를 포함한 워크플로우 (완전하며 바로 사용 가능하지만, 새로운 사용자는 커스텀 노드 설치 방법을 모르실 수 있습니다)

## Wan2.2 Anmate ComfyUI 기본 워크플로우(커스텀 노드 없음)

### 1. 워크플로우 파일 다운로드

다음 워크플로우 파일을 다운로드해 ComfyUI로 끌어다 놓으면 워크플로우가 로드됩니다.

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_wan2_2_14B_animate.json" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>JSON 워크플로우 다운로드</p>
</a>

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_wan2_2_14B_animate&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28A745', color: '#FFFFFF', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud에서 실행</p>
</a>

아래 자료를 입력으로 다운로드하세요:

**참조 이미지:**
![Reference\_Image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_animate/ref_image.png)

**입력 영상**

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_animate/original_video.mp4" />

### 2. 모델 링크

**diffusion\_models**

* [Wan2\_2-Animate-14B\_fp8\_e4m3fn\_scaled\_KJ.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled/resolve/main/Wan22Animate/Wan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors) Kijai의 리포지토리에서 가져온 모델입니다.
* [wan2.2\_animate\_14B\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_animate_14B_bf16.safetensors) 원본 모델 가중치

**clip\_visions**

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

**loras**

* [lightx2v\_I2V\_14B\_480p\_cfg\_step\_distill\_rank64\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Lightx2v/lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors) 4단계 가속 Lora입니다.

**vae**

* [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors)

**text\_encoders**

* [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)

```
ComfyUI/
├───📂 models/
│   ├───📂 diffusion_models/
│   │   ├─── Wan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors
│   │   └─── wan2.2_animate_14B_bf16.safetensors
│   ├───📂 loras/
│   │   └─── lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   ├───📂 clip_visions/ 
│   │   └─── clip_vision_h.safetensors
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors
```

### 3. 커스텀 노드 설치

다음 워크플로우 파일을 다운로드해 ComfyUI로 끌어다 놓으면 워크플로우가 로드되며, [ComfyUI-Manager](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager)가 설치되어 있다면 ‘누락된 노드 설치’ 버튼을 클릭해 누락된 노드를 설치할 수 있습니다.

다음 커스텀 노드를 설치해야 합니다:

* [ComfyUI-KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)
* [ComfyUI-comfyui\_controlnet\_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux)

커스텀 노드 설치 방법이 궁금하시다면 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참고해주세요.

### 4. 워크플로우 지침

Wan2.2 animate는 두 가지 모드를 제공합니다: 믹스와 무브

* 믹스: 참조 이미지를 사용해 영상 속 캐릭터를 교체합니다.
* 무브: 입력 영상의 캐릭터 움직임을 사용해 참조 이미지의 캐릭터를 애니메이션화합니다(예: Wan2.2 Fun Control).

#### 4.1 믹스 모드

<img src="https://mintcdn.com/dripart/UGcNWAMSJO6Toi_8/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_animate.jpg?fit=max&auto=format&n=UGcNWAMSJO6Toi_8&q=85&s=d451c51be227ab808ff8aa2723a054ad" alt="워크플로우 지침" width="4088" height="4096" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_animate.jpg" />

0. 이 워크플로우를 처음 실행하신다면, VRAM이 부족해 워크플로우를 실행할 수 없는 상황을 대비해 작은 크기로 영상 생성을 사용하세요. 또한 `WanAnimateToVideo`의 제한으로 인해 영상의 너비나 높이는 16의 배수여야 합니다.
1. 모든 모델이 올바르게 로드되었는지 확인하세요.
2. 원하는 경우 프롬프트를 업데이트하세요.
3. 참조 이미지를 업로드하세요. 이 이미지의 캐릭터가 목표 캐릭터가 됩니다.
4. 처음 사용하실 때 저희가 제공한 영상을 입력 영상으로 사용할 수 있습니다. [comfyui\_controlnet\_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux)의 `DWPose Estimator` 노드는 입력 영상을 포즈와 얼굴 제어 영상으로 전처리합니다.
5. `Points Editor`는 [KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes/)에서 가져온 것으로, 기본적으로 이 노드는 입력 영상의 첫 프레임을 로드하지 않습니다. 워크플로우를 한 번 실행하거나 수동으로 첫 프레임을 업로드해야 합니다.
   * `Points Editor` 노드 아래에는 이 노드의 작동 방식과 편집 방법에 대한 설명이 추가되었습니다. 참고해주세요.
6. “Video Extend” 그룹은 출력 영상 길이를 확장하기 위한 것입니다.
   * 각 “Video Extend”는 77프레임(약 4.8125초)을 더 확장합니다.
   * 입력 영상이 5초 미만이라면 필요하지 않을 수 있습니다.
   * 더 길게 확장하려면 여러 번 복사해 붙여넣어야 하며, 마지막 Video Extend의 `batch_images`를 다음 Video Extend에 연결하고, 마지막 Video Extend의 `video_frame_offset`를 다음 Video Extend에 연결해야 합니다.
7. ‘실행’ 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 영상 생성을 실행하세요.

#### 4.2 무브 모드

Wan2.2 animate 워크플로우에서 [서브그래프](/ko/interface/features/subgraph)를 사용했으며, 무브 모드로 전환하는 방법은 다음과 같습니다:

<img src="https://mintcdn.com/dripart/UGcNWAMSJO6Toi_8/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan2.2_animate_subgraph.jpg?fit=max&auto=format&n=UGcNWAMSJO6Toi_8&q=85&s=193caf05c2494550d6b92318523c54a4" alt="서브그래프" width="1228" height="1206" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan2.2_animate_subgraph.jpg" />

무브 모드로 전환하려면 `Video Sampling and output(Subgraph)` 노드에서 `background_video`와 `character_mask` 입력을 연결 해제하면 됩니다.