Wan 2.1 Fun | ControlNet 비디오 생성

Wan 2.1 Fun | ControlNet 비디오 생성

Wan 2.1 Fun은 Wan 2.1 Fun 모델을 사용하여 제어된 AI 콘텐츠 생성을 위한 직관적이고 강력한 방법을 소개합니다. ControlNet 영감을 받은 프레임워크로 구축된 Wan 2.1 Fun은 표준 ControlNet 전처리 모듈과의 호환성을 보장합니다. 입력 영상에서 Depth, Canny, 또는 OpenPose 패스를 추출함으로써, 이 ControlNet 기반 ComfyUI 워크플로우는 사용자가 텍스트 프롬프트에만 의존하지 않고 출력의 구조, 움직임, 스타일에 정밀하게 영향을 미칠 수 있게 합니다.

Wan 2.1 Fun은 프로세스에 구조화된 시각 데이터를 도입하여, 움직임의 정확성을 유지하고, 스타일화를 강화하며, 더 의도적인 변환을 가능하게 합니다. 역동적인 애니메이션을 제작하거나, 포즈 기반 공연을 하거나, 추상적인 움직임 아트를 실험할 때, Wan 2.1 Fun은 Wan 2.1 Fun 모델과 ControlNet 원칙의 표현력을 활용하여 예술적 제어를 직접 사용자에게 제공합니다.

Wan 2.1 Fun을 사용하는 이유?

Wan 2.1 Fun 워크플로우는 ControlNet 스타일의 시각적 조건화를 사용하여 AI의 움직임과 구조를 안내하는 유연한 방법을 제공합니다:

• Depth, Canny, 또는 OpenPose를 사용하여 구조적 제어를 수행합니다
• ControlNet 영감을 받은 시스템을 기반으로 하여 안내된 변환을 가능하게 합니다
• 서드파티 확장을 포함한 여러 ControlNet 전처리기와 호환됩니다
• ControlNet 원칙으로 더 명확한 공간적 일관성, 형태, 역동적 흐름을 달성합니다
• 복잡한 프롬프트 엔지니어링이나 교육이 필요하지 않습니다
• 높은 시각적 충실도로 가볍고 반응성이 뛰어납니다
• 액션 디자인, 스타일화된 안무, 또는 공연 기반 움직임 합성에 탁월합니다

Wan 2.1 Fun ControlNet 워크플로우 사용 방법

Wan 2.1 Fun 개요

• Load WanFun Model (purple): 모델 로더
• Enter Prompts (green): 긍정적 및 부정적 프롬프트
• Upload Your Video and Resize (cyan blue): 사용자 입력 – 참조 영상 및 크기 조정
• Choose Control Video Preprocessor (orange): Depth, Canny, 또는 OpenPose를 위한 ControlNet 노드
• Wan Fun Sampler + Save Video (pink): 샘플링 및 출력

빠른 시작 단계:

1. Wan 2.1 Fun 모델을 선택합니다 (Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B))
2. 긍정적 및 부정적 프롬프트를 입력합니다
3. 참조 영상을 업로드합니다
4. Queue Prompt를 통해 워크플로우를 실행합니다
5. 마지막 노드 또는 Outputs 폴더에서 결과를 가져옵니다

1 - Load WanFun Model

ControlNet 스타일 조건화를 위한 적절한 Wan2.1-Fun-Control 변형을 선택하세요:

• 1.3B와 부드러운 실행을 위해 model_cpu_offload를 사용합니다
• 14B에서 더 낮은 GPU 부하를 위해 sequential_cpu_offload를 사용합니다

2 - Enter Prompts

• 긍정적 프롬프트:
  • 움직임 스타일, 분위기, 또는 시각적 질감을 설명합니다
  • 생생하고 묘사적인 프롬프트는 창의적 제어를 향상시킵니다
• 부정적 프롬프트:
  • 출력 안정성을 향상시키려면 "Blurring, mutation, deformation, distortion, dark and solid, comics."와 같은 단어를 시도해보세요
  • 더 역동적인 움직임을 위해 "quiet, solid"와 같은 용어를 추가하세요

3 - Upload Your Video and Resize

소스 영상을 업로드하세요. Wan 2.1 Fun과 함께 최적의 결과를 얻으려면 원하는 프레임 크기에 맞게 적절히 크기를 조정하세요.

4 - Choose Control Video Preprocessor

이 섹션은 Wan 2.1 Fun을 위한 ControlNet 기반 전처리 시스템을 활성화합니다:

• Depth: 깊이 맵으로 공간 레이아웃을 캡처합니다
• Canny: 강한 엣지 윤곽과 구조를 추출합니다
• OpenPose: 움직임 기반 작업을 위한 관절, 사지, 자세를 식별합니다

이 가이드는 프롬프트에만 의존하지 않고 시각적 신호를 따르도록 Wan 2.1 Fun 워크플로우를 조건화합니다. 모든 모듈은 ControlNet 전처리 표준에 맞춰져 있어, 사용자 정의 노드를 통해 기능을 확장할 수 있습니다.

5 - Wan Fun Sampler + Save Output

Wan 2.1 Fun Sampler는 명확성과 창의적 일관성을 위해 조정되어 있습니다. 필요에 따라 구성을 사용자 지정하세요. 출력은 지정된 폴더에 자동으로 저장됩니다.

감사의 말

Wan 2.1 Fun 워크플로우는 AI 기반 움직임 제어 및 스타일화에 기여하여 고급 ControlNet 통합을 가능하게 한 과 에 의해 개발되었습니다. 이 프로젝트는 Wan 2.1 Fun 모델의 표현적 깊이를 Depth, Canny, OpenPose 입력과 함께 적용하여 AI 지원 시각적 제작에서 구성적이고 역동적인 정밀성을 가능하게 합니다. 창의적인 커뮤니티에 이러한 도구를 제공해 주신 것에 대해 감사드립니다.