Wan 2.2
Video Model
Image to Video (Plus)
Text to Video (Plus)
Text to Image (Plus)
Text to Image (Flash)
Wan 2.2 시작하기 – 전체 패키지 다운로드
Get Wan 2.2 Model Package
Models | Download URL | Note |
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TI2V 5B | Download Wan 2.2 TI2V 5B Model | Hybrid version supporting both text-to-video and image-to-video, a single model meets two core task requirements |
T2V A14B | Download Wan 2.2 T2V A14B Model | Generates high-quality videos from text descriptions, with 480P and 1080P support |
I2V A14B | Download Wan 2.2 I2V A14B Model | Converts static images into dynamic videos, with 480P and 1080P support |
TI2V 5B Diffusers | Download Wan 2.2 TI2V 5B Diffusers Model | |
T2V A14B Diffusers | Download Wan 2.2 T2V A14B Diffusers Model | |
I2V A14B Diffusers | Download Wan 2.2 I2V A14B Diffusers Model |
Get Wan 2.2 ComfyUI Workflow
Workflows | Download URL | Note |
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Wan2.2 Video Generation ComfyUI Official Native Workflow Example | Download Wan 2.2 ComfyUI Official Workflow | Official usage guide for Alibaba Cloud Tongyi Wanxiang 2.2 video generation model in ComfyUI |
Get Wan 2.2 RunComfy Workflow
Workflows | Download URL | Note |
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Wan 2.2 | Open-Source Video Gen Leader | Download Wan 2.2 RunComfy Workflow | Available now! Better precision + smoother motion. |
Wan 2.2 영상 및 이미지 생성 소개
멀티모달 생성 모델의 다음 진화를 보여주는 Wan 2.2가 곧 RunComfy 플랫폼에서 출시될 예정입니다. 전작 Wan 2.1을 기반으로 더욱 정교한 이미지·영상 생성 기능과 직관적인 특수효과 툴, 그리고 향상된 창작 보조 기능이 추가되었습니다. Wan 2.2는 콘셉트 아트부터 게임 애니메이션까지 다양한 콘텐츠를 제작하는 크리에이터에게 최적화된 AI 기반 제작 도구입니다. 정교한 이미지와 부드러운 애니메이션, 몰입형 효과를 빠르게 생성할 수 있으며, 실시간 파라미터 제어와 스마트 구성 제안 등 워크플로우에 맞춘 유연성이 강점입니다.
창작을 위한 Wan 2.2의 주요 기능




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X의 Wan 2.2: 뉴스 및 커뮤니티 하이라이트
Frequently Asked Questions
Wan 2.2가 무엇이고 어떤 용도로 사용되나요?
Wan 2.2는 고품질 영상과 특수 효과를 생성할 수 있도록 업그레이드된 AI 도구입니다. 콘셉트 아트, 애니메이션, 프리비주얼라이제이션 등 창의적인 프로젝트에 활용되며, 이전 버전보다 스타일 제어와 사실성이 크게 향상되었습니다. 텍스트를 이미지로 변환하는 'wan2.2-t2i-plus', 텍스트를 영상으로 변환하는 'wan2.2-t2v-plus', 이미지를 영상으로 전환하는 'wan2.2-i2v-plus'와 같은 전용 모델을 제공합니다.
Wan 2.2는 Wan 2.1과 비교해 어떤 주요 기능이 개선되었나요?
Wan 2.2는 Wan 2.1을 기반으로 해상도 품질, 스타일 제어, 영상 일관성, 그리고 LoRA 학습 효율 측면에서 크게 개선되었습니다. 또한 텍스트를 이미지로('wan2.2-t2i-plus'), 텍스트를 영상으로('wan2.2-t2v-plus'), 이미지를 영상으로('wan2.2-i2v-plus') 자연스럽게 변환할 수 있는 크로스-모달 생성 기능이 강화되었습니다.
Wan 2.2에서는 AI 모델의 LoRA 훈련이 어떻게 향상되었나요?
Wan 2.2는 빠른 모델 학습 속도와 10~20장만으로 학습 가능한 퓨샷 러닝(few-shot learning), 직관적인 시각 조정 기능 등을 통해 LoRA 훈련 환경을 대폭 개선했습니다. 이를 통해 자신만의 스타일을 쉽고 효과적으로 개발하고 유지할 수 있습니다.
Wan 2.2로 어떤 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있나요?
Wan 2.2는 고화질 영상과 이미지를 생성할 수 있으며 시간적 일관성을 개선해 부드러운 영상 효과를 제공합니다. 정적인 이미지로부터 움직임을 생성하거나, 영상에서 프레임을 추출할 때도 예술적 완성도를 유지할 수 있습니다. 사용 가능한 생성 모델로는 다음이 포함됩니다:
- 'wan2.2-t2i-plus': 텍스트 → 이미지
- 'wan2.2-t2v-plus': 텍스트 → 영상 (해상도 지원: 1920×1080, 1080×1920, 1440×1440 등)
- 'wan2.2-i2v-plus': 이미지 → 영상 (해상도 지원: 1080P, 480P)
Wan 2.2는 어떤 사용자에게 가장 적합한가요?
Wan 2.2는 일러스트레이터, 애니메이터, 게임 개발자, 영화 제작자, 광고 전문가 등 다양한 크리에이티브 작업을 수행하는 분들에게 특히 유용합니다. 영상 및 이미지 생성 도구의 정교함과 스마트한 구성 기능 덕분에 작업 흐름을 간소화하고 멀티미디어 표현 가능성을 확장할 수 있습니다.
Wan 2.2는 모바일 기기에서도 사용할 수 있나요?
네, Wan 2.2는 모바일 브라우저와 완벽히 호환되는 Runcomfy 웹사이트를 통해 언제 어디서든 접속하고 콘텐츠를 제작하거나 검토할 수 있습니다.
Wan 2.2는 어떤 수준의 출력 품질을 제공하나요?
Wan 2.2는 텍스처, 움직임, 조명 효과에서 사실성이 높아진 고해상도 영상과 이미지를 생성할 수 있습니다. 특히 붓터치 조정, 스마트 효과 매칭 등의 기능을 통해 사용자에게 예술적인 연출의 자유도를 높여줍니다.
Wan 2.2는 특수 효과 처리에서 어떤 기능을 제공하나요?
Wan 2.2는 입체적인 조명, 연기·불꽃 같은 입자 효과, 그리고 다양한 스타일 필터 라이브러리를 지원하여 보다 현실감 있는 특수 효과 구현이 가능합니다. 또한 사용자의 창작 프롬프트에 따라 효과 조합을 자동으로 제안해 주는 기능도 포함되어 있어 작업 시간을 줄일 수 있습니다.
Wan 2.2에 대한 피드백을 제공하거나 문제를 보고하려면 어떻게 해야 하나요?
Wan 2.2 사용 중 문제가 발생하거나 개선 제안을 하고 싶다면, hi@runcomfy.com으로 직접 피드백을 보내주시면 됩니다. 사용자의 의견은 Wan 2.2의 기능 개선과 새로운 기능 추가에 중요한 역할을 합니다.
Wan 2.2에서 텍스트-영상, 텍스트-이미지, 이미지-영상 생성 모델은 어떻게 사용하나요?
원하는 생성 유형에 따라 모델 항목을 다음과 같이 선택하면 됩니다:
- 텍스트 → 이미지: 'wan2.2-t2i-plus'
- 텍스트 → 영상: 'wan2.2-t2v-plus'
- 이미지 → 영상: 'wan2.2-i2v-plus'
또한 생성 시 'parameters.size' 혹은 'parameters.resolution' 필드 내에 해당 해상도를 지정해주어야 합니다.
Wan 2.2에서 생성되는 영상의 해상도를 직접 설정할 수 있나요?
네, 가능합니다. 'wan2.2-t2v-plus' 모델은 다음과 같은 'parameters.size' 해상도를 지원합니다:
- 1920×1080, 1080×1920, 1440×1440, 1632×1248, 1248×1632, 480×832, 832×480, 624×624
또한 'wan2.2-i2v-plus' 모델은 'parameters.resolution'로 1080P와 480P를 지원합니다. 이러한 설정을 통해 Wan 2.2에서 원하는 결과물을 더욱 정밀하게 조율할 수 있습니다.