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# ComfyUI Wan2.2 Fun Inp 시작-끝 프레임 동영상 생성 예제

> 이 기사는 ComfyUI를 사용해 Wan2.2 Fun Inp 시작-끝 프레임 동영상 생성 예제를 완성하는 방법을 소개합니다.

**Wan2.2-Fun-Inp**는 알리바바 PAI 팀이 출시한 시작-끝 프레임 제어 동영상 생성 모델입니다. 이 모델은 **시작 및 끝 프레임 이미지**를 입력해 중간 전환 동영상을 생성할 수 있어 크리에이터들이 더욱 창의적인 제어를 할 수 있도록 지원합니다. 이 모델은 **Apache 2.0 라이선스**로 배포되며 상업적 사용도 가능합니다.

**주요 특징**:

* **시작-끝 프레임 제어**: 시작 및 끝 프레임 이미지를 입력해 중간 전환 동영상을 생성할 수 있어 동영상의 일관성과 창의성을 강화합니다.
* **고품질 동영상 생성**: Wan2.2 아키텍처를 기반으로 영화 수준의 고품질 동영상을 출력합니다.
* **다중 해상도 지원**: 512×512, 768×768, 1024×1024 등 다양한 해상도로 동영상을 생성해 다양한 시나리오에 맞게 활용할 수 있습니다.

**모델 버전**:

* **14B 고성능 버전**: 모델 크기가 32GB를 초과하며 더 나은 결과를 제공하지만 높은 VRAM을 요구합니다.

아래는 관련 모델 가중치와 코드 저장소입니다:

* [🤗Wan2.2-Fun-Inp-14B](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.2-Fun-A14B-InP)
* 코드 저장소: [VideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun)

## ComfyOrg Wan2.2 Fun InP & Control 유튜브 라이브 스트림 다시보기

<iframe className="w-full aspect-video rounded-xl" src="https://www.youtube.com/embed/YcAerNYIvho?si=Zh8tzRwI_OTAFx3m" title="ComfyUI 선택 도구 상자 신기능" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen />

## Wan2.2 Fun Inp 시작-끝 프레임 동영상 생성 워크플로우 예제

<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>

이 워크플로우는 두 가지 버전을 제공합니다:

1. [Wan2.2-Lightning](https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Lightning) 4단계 LoRA를 사용해 동영상 생성 속도를 높인 버전
2. 가속화된 LoRA 없이 fp8\_scaled 버전

아래는 RTX4090D 24GB VRAM GPU를 사용해 640×640 해상도, 81프레임에서 수행한 테스트 결과입니다.

| 모델 유형                  | VRAM 사용량 | 첫 번째 생성 시간 | 두 번째 생성 시간 |
| ---------------------- | -------- | ---------- | ---------- |
| fp8\_scaled            | 83%      | ≈ 524초     | ≈ 520초     |
| fp8\_scaled + 4단계 LoRA | 89%      | ≈ 138초     | ≈ 79초      |

LoRA를 통한 가속화가 큰 효과를 주지만 동영상의 역동성이 손실될 수 있으므로, 제공되는 워크플로우에서는 기본적으로 가속화된 LoRA 버전이 활성화되어 있습니다. 다른 워크플로우를 활성화하려면 해당 버전을 선택하고 **Ctrl+B**를 눌러 활성화하세요.

### 1. 워크플로우 파일 다운로드

ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 둘러보기` -> `동영상`에서 "**Wan2.2 Fun Inp**"를 찾아 워크플로우를 로드하세요.

또는 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후 아래 워크플로우를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 로드하세요.

<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_fun_inpaint&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>

다음 자료를 시작 및 끝 프레임으로 사용하세요.

![Wan2.2 Fun Control ComfyUI 워크플로우 시작 프레임 자료](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_fun_inp/start_image.png)
![Wan2.2 Fun Control ComfyUI 워크플로우 끝 프레임 자료](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/wan2.2_fun_inp/end_image.png)

### 2. 모델

**디퓨전 모델**

* [wan2.2\_fun\_inpaint\_high\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors)
* [wan2.2\_fun\_inpaint\_low\_noise\_14B\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors)

**Lightning LoRA (선택사항, 가속화용)**

* [wan2.2\_i2v\_lightx2v\_4steps\_lora\_v1\_high\_noise.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors)
* [wan2.2\_i2v\_lightx2v\_4steps\_lora\_v1\_low\_noise.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors)

**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)

**텍스트 인코더**

* [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_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   │   └─── wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
│   ├───📂 loras/
│   │   ├─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
│   │   └─── wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors
│   ├───📂 text_encoders/
│   │   └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 
│   └───📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors
```

### 3. 워크플로우 안내

<img src="https://mintcdn.com/dripart/SIDaLac8vBogzwm7/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_fun_inp.jpg?fit=max&auto=format&n=SIDaLac8vBogzwm7&q=85&s=3d87de35d3eaa2f9599c35e9963c6c18" alt="워크플로우 단계 이미지" width="4182" height="2048" data-path="images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan_2.2_14b_fun_inp.jpg" />

<Note>
  이 워크플로우는 LoRA를 사용합니다. 해당 디퓨전 모델과 LoRA가 서로 맞아야 합니다.
</Note>

1. **고노이즈** 모델 및 **LoRA** 로딩
   * `Load Diffusion Model` 노드가 `wan2.2_fun_inpaint_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors` 모델을 로드하도록 확인하세요.
   * `LoraLoaderModelOnly` 노드가 `wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors`를 로드하도록 확인하세요.
2. **저노이즈** 모델 및 **LoRA** 로딩
   * `Load Diffusion Model` 노드가 `wan2.2_fun_inpaint_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors` 모델을 로드하도록 확인하세요.
   * `LoraLoaderModelOnly` 노드가 `wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors`를 로드하도록 확인하세요.
3. `Load CLIP` 노드가 `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` 모델을 로드하도록 확인하세요.
4. `Load VAE` 노드가 `wan_2.1_vae.safetensors` 모델을 로드하도록 확인하세요.
5. 시작 및 끝 프레임 이미지를 자료로 업로드하세요.
6. 프롬프트 그룹에 원하는 프롬프트를 입력하세요.
7. `WanFunInpaintToVideo` 노드에서 크기와 동영상 길이를 조정하세요.
   * `width`와 `height` 파라미터를 조정하세요. 기본값은 `640`입니다. 우리는 작은 크기를 설정했지만 필요에 따라 수정할 수 있습니다.
   * `length`를 조정하세요. 이는 총 프레임 수입니다. 현재 워크플로우의 fps는 16입니다. 예를 들어 5초짜리 동영상을 생성하려면 5×16 = 80으로 설정해야 합니다.
8. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 동영상 생성을 실행하세요.