Wan 2.1 Control LoRA는 전통적인 ControlNet 방법에 대한 대안을 제공하며, 비디오 생성에 경량적이고 효율적인 접근 방식을 도입합니다. Wan 2.1 모델을 위해 특별히 설계된 이 깊이 및 타일 기반 LoRA는 사용자가 Wan 2.1 비디오의 구조와 세부 사항을 증가된 추론 비용 없이 안내할 수 있게 합니다. 리소스를 많이 소모하고 훈련이 복잡할 수 있는 ControlNet과 달리, 이 Control LoRA는 Wan 2.1과 원활하게 통합되어, 최소한의 계산 오버헤드로 정밀하고 최적화된 출력을 보장합니다.
Wan 2.1 워크플로우의 노드는 Wan 2.1과 함께 깊이 및 타일 LoRA를 사용할 때 명확성을 위해 조직되어 있습니다.
사용하려는 그룹의 음소거를 해제하고 원하는 비디오를 업로드하세요. 양성 텍스트를 입력하고, 필요에 따라 Wan 2.1 비디오 설정(예: 길이 및 해상도)을 두 그룹에 대해 조정하세요.
모든 렌더링된 Wan 2.1 Control LoRA 비디오는 ComfyUI의 Outputs 폴더에 저장됩니다.
이 깊이 Control LoRA 그룹은 비디오 클립에서 깊이 정보를 추출하여 Wan 2.1 비디오 생성을 향상시키는 데 사용됩니다. 전통적인 ControlNet 방법에 비해 더 구조적이고 깊이 인식된 대안을 제공하여, Wan 2.1로 더 일관되고 시각적으로 일치하는 출력을 만들 수 있도록 돕습니다.
음소거되어 있다면 해제하세요.
사용하려면 비디오를 업로드하고 하드웨어 한계와 프로젝트 요구 사항에 따라 해상도와 길이를 조정하세요. 더 높은 해상도는 더 자세한 깊이를 캡처할 수 있지만, 처리 시간과 VRAM 사용량이 증가할 수 있습니다. 더 짧은 클립은 빠르게 실행됩니다. Wan 2.1 워크플로우에 대한 품질과 성능 간의 적절한 균형을 찾기 위해 다양한 설정을 테스트하세요.
이것은 비디오를 업스케일링하면서 세부 사항과 일관성을 유지하도록 설계된 타일 LoRA 사용 그룹입니다. Wan 2.1과 함께 타일 Control LoRA 방법을 활용하여 성능 손실 없이 비디오 해상도를 효율적으로 향상시킬 수 있습니다. 입력 비디오가 1K 해상도 미만인지 확인하세요. 워크플로우는 최대 1.5K까지 업스케일링을 지원합니다. 그러나 더 긴 비디오를 처리하거나 VRAM이 제한된 GPU를 사용할 때 잠재적인 메모리 부족 충돌에 주의하세요. 품질과 시스템 성능 간의 최상의 균형을 달성하기 위해 설정을 필요에 따라 조정하세요.
음소거되어 있다면 그룹의 음소거를 해제하세요.
Tile Control LoRA를 사용하여 업스케일링을 위해 비디오를 업로드하세요. 이는 Wan 2.1 출력에서 시각적 일관성과 세부 사항을 유지하면서 해상도를 향상시킵니다. 입력 비디오는 1K 해상도 미만이어야 하며, 워크플로우는 최대 1.5K까지 업스케일링을 허용합니다. 그러나 더 긴 비디오를 작업하거나 VRAM이 제한된 경우 메모리 부족 충돌 가능성에 주의하세요. Wan 2.1의 최상의 결과를 위해 품질과 성능 간의 균형을 맞추기 위해 설정을 적절히 조정하세요.
Wan 2.1의 Control LoRA 모델은 워크플로우의 부트업 머신에 제공되지만, 필요 시 오프라인 사용을 위한 필수 링크는 다음과 같습니다:
자동 다운로드 완료까지 3-5분 정도 걸릴 수 있습니다.
Wan 2.1 Control LoRA를 통해 사용자는 비디오의 일관성과 구조를 향상하면서 효율적이고 간소화된 워크플로우를 유지할 수 있습니다. 이 특수 LoRA의 경량 특성은 AI 기반 애니메이션, Wan 2.1을 사용한 영화 비디오 프로젝트 및 전통적인 제어 시스템의 단점 없이 창의적인 실험에 이상적입니다. Control LoRA를 활용함으로써, 창작자는 Wan 2.1 비디오 출력에 대한 더 큰 제어를 달성하면서 처리 시간을 줄이고 높은 품질의 결과를 유지할 수 있습니다.
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