이 워크플로는 Wan 2.2 (14B)를 위한 First–Last Frame to Video(FLF2V)를 소개합니다. FLF2V는 시작과 끝 프레임을 모두 지정하고, 그 사이를 텍스트 프롬프트로 가이드된 부드러운 여정으로 모델이 합성하도록 하는 조건화 방법입니다. 단일 키프레임에서 확장하거나 옵티컬 플로우 기반 프레임 보간에 의존하는 대신, WanFirstLastFrameToVideo 노드는 디퓨전 과정 내부에서 t=0 및 t=1의 경계 조건을 강제합니다. 즉 시작 및 끝 이미지를 그라운드 트루스로 존중하면서, 텍스트 프롬프트를 따라 새로운 일관된 중간 프레임을 생성합니다.
내부적으로 워크플로는 UNETLoader로 Wan 2.2를 로드하고, CLIPLoader(UMT5 XXL FP8 scaled)를 통해 호환되는 텍스트 인코더와 VAE 컴포넌트를 로드한 뒤, SD3 스타일 스케줄(ModelSamplingSD3)로 KSamplerAdvanced를 실행합니다. 선택적 “lightning” 4-step LoRA는 품질을 약간 희생하는 대신 렌더를 크게 가속할 수 있습니다. 결과는 ComfyUI에서 재현 가능하며 실용적인 파이프라인으로, 이전 이미지-투-비디오 접근보다 양 끝점을 동시에 조건화해 정체성 드리프트를 줄이고, 장면 의도를 보존하며, 왜곡된 느낌이 아닌 의도된 전환을 생성합니다.
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 2.2 14B 첫 번째-마지막 프레임 비디오" (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("video_wan2_2_14B_flf2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("68", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("90", "text", "冰晶组成的小猫突然被惊醒，愤怒的它抬头，渐渐长出色彩毛发变成为一个巨兽，像发现危险一样呲牙，瞪大眼睛"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("61")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
