Wan 2.1 Fun | I2V + T2V

Wan 2.1 Fun | 이미지-비디오 및 텍스트-비디오 AI 생성

Wan 2.1 Fun 이미지-비디오 및 텍스트-비디오는 정적인 시각 자료와 순수한 상상력을 생동감 있게 만드는 매우 다재다능한 AI 비디오 생성 워크플로우를 제공합니다. Wan 2.1 Fun 모델 패밀리로 구동되는 이 워크플로우는 사용자가 단일 이미지를 전체 비디오로 애니메이션화하거나 초기 영상 없이 텍스트 프롬프트에서 직접 전체 모션 시퀀스를 생성할 수 있게 합니다.

몇 마디의 단어로 초현실적인 꿈의 풍경을 만들거나 컨셉 아트 작품을 살아있는 순간으로 바꾸는 등, 이 Wan 2.1 Fun 설정은 일관되고 스타일화된 비디오 출력을 쉽게 제작할 수 있게 합니다. 부드러운 전환, 유연한 지속 시간 설정 및 다국어 프롬프트를 지원하여 Wan 2.1 Fun은 스토리텔러, 디지털 아티스트 및 시각적 경계를 최소한의 오버헤드로 확장하고자 하는 창작자에게 완벽합니다.

왜 Wan 2.1 Fun 이미지-비디오 + 텍스트-비디오를 사용해야 합니까?

Wan 2.1 Fun 이미지-비디오 및 텍스트-비디오 워크플로우는 이미지 또는 간단한 텍스트 프롬프트에서 고품질 비디오를 생성하는 쉽고 표현력 있는 방법을 제공합니다:

• 자동 전환 및 효과로 단일 이미지를 모션으로 변환
• 스마트 프레임 예측을 통해 텍스트 프롬프트에서 직접 비디오 생성
• 제어된 시각적 서사를 위한 InP (시작/종료 프레임 예측) 포함
• 확장 가능한 품질과 속도를 위한 1.3B 및 14B 모델 변형과 함께 작동
• 창의적 아이디어 구상, 스토리텔링, 애니메이션 장면 및 영화적 시퀀스에 적합

장면을 처음부터 시각화하거나 정지 이미지를 애니메이션화하든, 이 Wan 2.1 Fun 워크플로우는 Wan 2.1 Fun 모델을 사용하여 빠르고 접근 가능하며 시각적으로 인상적인 결과를 제공합니다.

Wan 2.1 Fun 이미지-비디오 + 텍스트-비디오를 사용하는 방법?

Wan 2.1 Fun 이미지-비디오 + 텍스트-비디오 개요

• Load WanFun Model : 적절한 Wan 2.1 Fun 모델 변형 (1.3B 또는 14B) 로드
• Enter Prompts or Upload Image : 텍스트 프롬프트와 이미지 입력을 별도의 그룹을 사용하여 지원
• Set Inference Settings : 프레임, 지속 시간, 해상도 및 모션 옵션 조정
• Wan Fun Sampler : 시작/종료 예측 및 시간적 일관성을 위한 WanFun 사용
• Save Video : 샘플링 후 비디오가 자동으로 렌더링되고 저장됨

빠른 시작 단계:

1. Load Model Group에서 Wan 2.1 Fun 모델을 선택하세요
2. 생성 가이드를 위한 긍정적 및 부정적 프롬프트를 입력하세요
3. 입력 모드를 선택하세요:
   • Image-to-Video 그룹에 이미지를 업로드하거나
   • Text-to-Video 그룹에 텍스트 프롬프트만 의존
4. Wan Fun Sampler 노드에서 설정 조정 (프레임, 해상도, 모션 옵션)
5. Queue Prompt 버튼을 클릭하여 워크플로우 실행
6. Video Save 노드의 (Outputs 폴더) 에서 최종 Wan 2.1 Fun 비디오를 보고 다운로드하세요

1 - WanFun 모델 로드

작업에 맞는 모델 변형을 선택하세요:

• Wan2.1-Fun-Control (1.3B / 14B): 깊이, 캐니, 오픈포즈 및 궤적 제어를 통한 가이드 비디오 생성용
• Wan2.1-Fun-InP (1.3B / 14B): 시작 및 종료 프레임 예측을 통한 텍스트-비디오용

Wan 2.1 Fun을 위한 메모리 팁:

• 더 빠른 생성을 위해 1.3B Wan 2.1 Fun에서 model_cpu_offload 사용
• 14B Wan 2.1 Fun에서 GPU 메모리 사용량을 줄이기 위해 sequential_cpu_offload 사용

2 - 프롬프트 입력

선택한 적절한 그룹, Image-2-Video 그룹 또는 Text-2-Video 그룹에서 긍정적 및 부정적 프롬프트를 입력하세요.

• 긍정적 프롬프트:

  • 비디오 스타일의 모션, 디테일링 및 깊이를 주도

  • 설명적이고 예술적인 언어를 사용하면 최종 Wan 2.1 Fun 출력을 향상시킬 수 있음

• 부정적 프롬프트:
  • "블러링, 돌연변이, 변형, 왜곡, 어둡고 단단한, 만화." 와 같은 긴 부정적 프롬프트를 사용하면 안정성을 높일 수 있음
  • "조용함, 단단함" 과 같은 단어를 추가하면 비디오의 역동성을 증가시킬 수 있음

3 - Wan 2.1 Fun을 사용한 이미지 2 비디오 그룹

시작 이미지를 업로드하여 Wan 2.1 Fun 생성을 시작하세요. Wan Fun Sampler 노드에서 해상도와 지속 시간을 조정할 수 있습니다.

[선택 사항] 종료 이미지 노드를 음소거 해제하십시오; 이 이미지는 최종 이미지로 사용되며, 중간은 Wan 2.1 샘플러를 통해 렌더링됩니다.

최종 Wan 2.1 Fun 비디오는 Video Save 노드의 Outputs 폴더에 있습니다.

4 - Wan 2.1 Fun을 사용한 텍스트 2 비디오 그룹

프롬프트를 입력하여 생성을 시작하세요. Wan Fun Sampler 노드에서 해상도와 지속 시간을 조정할 수 있습니다.

최종 Wan 2.1 Fun 비디오는 Video Save 노드의 Outputs 폴더에 있습니다.

감사의 글

Wan 2.1 Fun 이미지-비디오 및 텍스트-비디오 워크플로우는 과 에 의해 개발되었으며, 이들의 Wan 2.1 Fun 모델 패밀리에 대한 작업은 프롬프트 기반 비디오 생성을 보다 접근 가능하고 유연하게 만들었습니다. 그들의 기여 덕분에 사용자는 정지 이미지와 순수 텍스트를 최소한의 설정과 최대한의 창의적 자유로 동적이고 스타일화된 비디오로 변환할 수 있습니다. 우리는 AI 비디오 생성 분야에서 그들의 혁신과 지속적인 영향에 깊이 감사드립니다.