'Wan 2.1 Text to Video' 워크플로는 Wan 2.1 모델을 사용해 텍스트 프롬프트를 동적인 비디오 콘텐츠로 변환하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 ComfyUI의 KSampler, CLIPTextEncode, VAEDecode 등 특화 노드들을 활용해 텍스트 설명을 해석하고 이에 대응하는 비디오 시퀀스를 생성합니다. CLIPLoader 및 UNETLoader 노드를 통해 텍스트 프롬프트가 정확히 인코딩/디코딩되도록 하며, VAELoader 및 EmptyHunyuanLatentVideo 노드가 잠재 데이터 비디오 공간과 비디오 생성 과정을 관리합니다. 최종 출력은 CreateVideo 및 SaveVideo 노드로 구성되어, 생성된 프레임을 하나의 비디오 파일로 묶어 저장합니다.
이 워크플로는 서술형 설명을 기반으로 비디오 컨셉을 빠르게 프로토타이핑하려는 콘텐츠 크리에이터와 디지털 아티스트에게 유용합니다. Wan 2.1 모델을 사용하면 복잡한 프롬프트도 세밀하게 해석한 고품질 비디오 제작이 가능합니다. 모델 로딩과 비디오 크기 설정을 단계별로 구성해, 텍스트 입력에서 비디오 출력까지 효율적으로 진행할 수 있어 실험용 및 실무용 비디오 생성 모두에 실용적입니다.
API
코드에서 이 워크플로우 사용하기
모든 Comfy 워크플로우는 JSON 그래프입니다. 아래 페이로드는 이 워크플로우 그 자체로, ComfyUI에서 실행되는 것과 동일합니다 — URL에서 가져오거나, 버전 관리에 보관하거나, ComfyUI에서 불러와 노드별로 실행할 수 있습니다.
Comfy SDK로 TypeScript 또는 Python에서 실행하세요. 동일한 코드는 Comfy Cloud 또는 직접 호스팅하는 ComfyUI 모두에 적용됩니다 — 기본 URL만 다릅니다.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Wan 2.1 텍스트 기반 비디오 생성" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("text_to_video_wan_api.json");
wf.setInput("6", "text", "a fox moving quickly in a beautiful winter scenery nature trees mountains daytime tracking camera"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("50")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
