이 ComfyUI 워크플로는 Wan 2.2 14B Fun 카메라 제어를 사용해 단일 스틸 이미지를 부드러운 카메라 기반 비디오로 변환합니다. UNETLoader 및 ModelSamplingSD3로 Wan 2.2 모델을 로드하고, CLIPLoader + CLIPTextEncode로 텍스트 프롬프트를 인코딩하며, WanCameraEmbedding으로 카메라 경로를 구성합니다. WanCameraImageToVideo 노드는 프롬프트, 시작 이미지, 카메라 임베딩을 결합해 팬, 줌, 회전 지시에 따라 시간적으로 일관된 프레임을 생성합니다. 프레임은 VAELoader + VAEDecode로 디코딩되고, CreateVideo로 조립된 뒤 SaveVideo로 저장됩니다.
내부적으로 이 워크플로는 KSamplerAdvanced로 2패스 디노이즈를 실행합니다: 모션/구조/패럴랙스를 설정하는 High noise 단계, 그리고 디테일을 정제하고 플리커를 줄이는 Low noise 단계입니다. 이 분리는 가상 카메라가 동적으로 움직이면서도 피사체를 안정적으로 유지하는 데 도움이 됩니다. 템플릿에는 생성 속도를 높이는 선택적 LightX2V 4 Steps LoRA(LoraLoaderModelOnly 경유)가 포함되어 있지만, 모션의 풍부함과 미세 디테일이 줄어들 수 있습니다. 최상의 다이내믹스를 원하면 Default(Without Lightning LoRA) 경로를 사용하세요. 제공된 fp8_scaled Wan 2.2 체크포인트는 640×640에 최적화되어 있으며, RTX 4090D 24GB에서 보통 VRAM ~84%를 사용하고, 해당 해상도에서 첫 실행은 약 536초, 이후 실행은 약 513초가 걸립니다.
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 Fun 카메라 제어" (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_fun_camera_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("97", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("107", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("73")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
