AI 요약관련 정보

• WAN 2.1 Base는 레퍼런스 이미지/비디오를 활용하여 고속으로 비디오를 생성하고 편집하는 모델입니다. 🚀
• CausVid LoRA와 결합 시, 기존 모델 대비 획기적으로 빠른 속도(2-4 스텝)와 높은 퀄리티의 영상 생성이 가능합니다. ⚡
• ComfyUI 환경에서 작동하며, 최신 버전 업데이트 및 CUDA/PyTorch 버전 호환성 관리가 중요합니다. 🛠️
• WAN 2.1 Base는 위치 기반 생성, 마스크를 통한 캐릭터 변경, DW OpenPose 활용, 영상 확장 등 다양한 기능을 제공합니다. 🎨
• VRAM 부족 문제를 해결하기 위해 GGUF 모델(Q4, Q8 등)을 사용하여 메모리 효율을 높일 수 있습니다. 💾
• ControlNet Aux 및 Video Helper Suite와 같은 ComfyUI 커스텀 노드 설치가 필수적입니다. 🧩
• 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 비디오-비디오 워크플로우를 지원하며, 특히 비디오-비디오 워크플로우에서 ControlNet이 활용됩니다. 🎞️
• 영상 퀄리티 향상을 위해 K-샘플러 스텝 수(예: 7스텝) 및 LoRA 강도(0.3~0.7) 조절이 필요하며, 샘플러/스케줄러 변경도 고려됩니다. ✨
• Depth(댑스) 및 OpenPose(DW 포즈)와 같은 ControlNet 모델을 활용하여 영상의 움직임과 배경을 정교하게 제어할 수 있습니다. 🕺
• Out-of-Memory(OOM) 발생 시, GGUF 모델 버전을 낮추거나 텍스트 인코더를 FP8 버전으로 변경하여 해결할 수 있습니다. 📉
• 멤버십 전용 워크플로우를 통해 업스케일링 및 복합 ControlNet 사용 등 고급 기능을 제공합니다. 🌟