Wan 2.1 FLF2V | 시작-끝 프레임 비디오

Wan 2.1 FLF2V | 시작-끝 프레임 비디오 생성

Wan 2.1 FLF2V (시작-끝 프레임 비디오 생성)은 단순히 두 이미지를 제공함으로써 매끄럽고 영화 같은 비디오를 생성하는 원활한 방법을 제공합니다. Alibaba Tongyi Wanxiang 팀의 Wan 2.1 FLF2V 모델로 구동되는 이 Wan 2.1 FLF2V 워크플로우는 자동으로 일관된 중간 프레임을 생성하여 자연스러운 움직임을 가진 고품질 720p 비디오 시퀀스를 출력합니다.

스토리텔러, 애니메이터 및 디지털 아티스트를 위해 설계된 Wan 2.1 FLF2V는 논리적인 시각적 흐름을 유지하는 비디오 생성을 쉽게 가능하게 하며, 시각적 내러티브, 전환 및 상상력 있는 장면 구축에 이상적입니다. Wan 2.1 FLF2V 기술의 힘을 활용합니다.

왜 Wan 2.1 FLF2V 생성을 사용해야 할까요?

Wan 2.1 FLF2V 워크플로우는 단 두 개의 이미지로부터 비디오를 생성하는 강력하고 직관적인 방법을 제공합니다:

• 두 프레임 간의 매끄러운 비디오 시퀀스를 자동으로 생성합니다 Wan 2.1 FLF2V
• Wan 2.1 FLF2V는 일관된 논리적 흐름을 가진 고해상도 720p 비디오를 출력합니다
• Wan 2.1 FLF2V는 오픈 소스 Apache 2.0 라이선스로 무료 및 유연한 사용이 가능합니다
• 최소한의 설정—시작 및 끝 이미지를 업로드하면 Wan 2.1 FLF2V 시스템이 시작됩니다
• 시각적 스토리텔링, 창의적인 전환, 장면 시각화 및 실험적 비디오 아트에 탁월한 Wan 2.1 FLF2V 사용

애니메이션 짧은 장면을 제작하거나 스타일 있게 중요한 순간을 연결할 때, Wan 2.1 FLF2V 워크플로우는 유연한 비디오 생성을 쉽게 접근할 수 있게 합니다.

Wan 2.1 FLF2V 워크플로우 사용 방법?

Wan 2.1 FLF2V 시작-끝 프레임 비디오 개요

• Load Diffusion Model : Wan 2.1 FLF2V를 위한 wan2.1_flf2v_720p_14B_fp16.safetensors 로드
• Load CLIP : Wan 2.1 FLF2V를 위한 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 로드
• Load VAE : Wan 2.1 FLF2V를 위한 wan_2.1_vae.safetensors 로드
• Load CLIP Vision : Wan 2.1 FLF2V를 위한 clip_vision_h.safetensors 로드
• Upload Start and End Images : Wan 2.1 FLF2V 워크플로우에 시작 및 끝 프레임 이미지를 추가
• Set Prompts : Wan 2.1 FLF2V의 긍정적 및 부정적 프롬프트를 선택적으로 조정 (영어 및 중국어 지원)
• Adjust Video Size : Wan 2.1 FLF2V의 WanFirstLastFrameToVideo 노드에서 해상도 설정 (기본값 720×1280, 필요 시 성능 향상을 위해 480×854로 낮추기 가능)
• Generate Video : Wan 2.1 FLF2V로 첫 번째-마지막 프레임 비디오를 생성하려면 실행 버튼을 클릭하거나 Ctrl (Cmd) + Enter를 누르세요

빠른 시작 단계:

Wan 2.1 FLF2V를 사용하여 고품질의 첫 번째-마지막 프레임 비디오를 생성하려면 다음 단계를 따르세요:

1. Load Diffusion Model 노드가 Wan 2.1 FLF2V를 위한 wan2.1_flf2v_720p_14B_fp16.safetensors로 설정되어 있는지 확인
2. Load CLIP 노드가 Wan 2.1 FLF2V를 위한 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors로 설정되어 있는지 확인
3. Load VAE 노드가 Wan 2.1 FLF2V를 위한 wan_2.1_vae.safetensors로 설정되어 있는지 확인
4. Load CLIP Vision 노드가 Wan 2.1 FLF2V를 위한 clip_vision_h.safetensors로 설정되어 있는지 확인
5. 시작 이미지를 Wan 2.1 FLF2V 워크플로우의 Start_image 노드에 업로드
6. 끝 이미지를 Wan 2.1 FLF2V 워크플로우의 End_image 노드에 업로드
7. (선택사항) 필요에 따라 Wan 2.1 FLF2V의 긍정적 및 부정적 프롬프트를 편집 (영어 및 중국어 모두 지원)
8. (중요) Wan 2.1 FLF2V의 WanFirstLastFrameToVideo 노드에서:
   • Wan 2.1 FLF2V 내에서 비디오 크기 설정 조정.
   • 기본 해상도는 720×1280으로 Wan 2.1 FLF2V의 최상의 품질을 제공합니다.
   • 낮은 메모리 장치의 경우, 일시적으로 해상도를 낮추어 (예: 480×854) Wan 2.1 FLF2V의 성능을 향상시키고, 최종 고품질 출력을 위해 720×1280으로 다시 전환할 수 있습니다.
9. Run 버튼을 클릭하거나 Ctrl (또는 Cmd) + Enter를 눌러 Wan 2.1 FLF2V 비디오 생성을 시작
10. Video Save 노드 (Outputs 폴더)에서 최종 Wan 2.1 FLF2V 비디오를 보고 다운로드

1 - Wan 2.1 FLF2V 모델 로드

Wan 2.1 FLF2V 시작-끝 프레임 비디오 생성을 위한 적절한 모델 및 자산을 선택합니다:

• wan2.1_flf2v_720p_14B_fp16.safetensors: Wan 2.1 FLF2V의 주요 확산 모델
• umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors: Wan 2.1 FLF2V의 프롬프트 이해를 위한 CLIP 텍스트 인코더
• wan_2.1_vae.safetensors: Wan 2.1 FLF2V의 고품질 프레임 출력을 위한 VAE 디코더
• clip_vision_h.safetensors: Wan 2.1 FLF2V의 시작/끝 프레임 인식을 위한 비전 인코더

2 - 프롬프트 입력

Wan 2.1 FLF2V에 시작 및 끝 프레임이 업로드되면 프롬프트를 사용하여 움직임 및 전환 스타일을 세부 조정합니다:

• Wan 2.1 FLF2V를 위한 긍정적 프롬프트:
  • Wan 2.1 FLF2V의 프레임 간 움직임 역학, 시각적 스타일 및 장면 일관성을 안내합니다
  • 서술적이고 생생한 언어 (예: "햇빛이 비치는 초원, 영화 같은 조명, 생동감 있는 분위기")는 Wan 2.1 FLF2V로 더 풍부하고 일관된 애니메이션을 생성할 수 있습니다
• Wan 2.1 FLF2V를 위한 부정적 프롬프트:
  • Wan 2.1 FLF2V에서 원치 않는 시각적 결함을 피하는 데 도움을 줍니다 (예: "블러링, 변형, 왜곡, 어두운 패치")
  • *"매끄러운, 명확한, 상세한"*과 같은 용어를 포함하면 생성된 비디오의 흐름을 더욱 안정화하고 향상시킬 수 있습니다 Wan 2.1 FLF2V

3 - Wan 2.1 FLF2V로 첫 번째-마지막 프레임

Wan 2.1 FLF2V의 Start_image 노드에 시작 프레임을 업로드하고 End_image 노드에 끝 프레임을 업로드하여 움직임 시퀀스의 시작과 끝을 설정합니다.

Wan 2.1 FLF2V의 WanFirstLastFrameToVideo 노드 내에서 해상도 및 프레임 설정을 조정할 수 있습니다:

• Wan 2.1 FLF2V의 기본 크기: 최상의 품질을 위한 720×1280
• Wan 2.1 FLF2V에서 메모리 또는 속도 문제를 겪는 경우 더 낮은 크기 (예: 480×854)로 설정

Wan 2.1 FLF2V 모델은 두 프레임 간의 매끄럽고 일관된 전환을 자동으로 생성합니다.

최종 Wan 2.1 FLF2V 비디오는 Video Save 노드에 연결된 Outputs 폴더에 저장됩니다.

감사

Wan 2.1 FLF2V 시작-끝 프레임 비디오 워크플로우는 Alibaba Tongyi Wanxiang 팀에서 개발한 오픈 소스 모델을 기반으로 합니다. Wan 2.1 FLF2V에 대한 그들의 작업 덕분에 창작자와 연구원들이 허용적인 Apache 2.0 라이선스 하에 첫 프레임에서 마지막 프레임으로의 비디오 생성을 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.

우리는 또한 ComfyUI 개발 팀에게 감사를 표합니다. 그들의 모듈식 노드 시스템 덕분에 Wan 2.1 FLF2V와 같은 고급 비디오 생성 모델을 쉽게 통합하고 배포할 수 있습니다. 그들의 지속적인 기여는 Wan 2.1 FLF2V 및 유사한 기술을 사용하는 모든 사람에게 더 빠르고 유연하며 창의적인 AI 워크플로우를 가능하게 합니다.