이 ComfyUI 튜토리얼 워크플로는 포즈, 깊이, 엣지 입력으로 가이드되는 Wan2.2 Fun Control(14B)로 제어 가능한 비디오를 생성하는 방법을 보여줍니다. 핵심에서 Wan22FunControlToVideo 노드는 CLIPTextEncode의 텍스트 프롬프트와 참조 비디오에서 파생된 하나 이상의 제어 스트림을 결합합니다. 모델 스택은 UNETLoader와 VAELoader로 로드되며, CLIPLoader와 CLIPTextEncode가 다국어 텍스트 조건화를 제공합니다. 샘플링은 ModelSamplingSD3와 KSamplerAdvanced로 진행되어 품질, 속도, 제어 강도의 균형을 맞춥니다. 마지막으로 VAEDecode가 프레임을 재구성하고 SaveVideo가 결과를 내보냅니다.
그래프에서 제어 비디오를 직접 전처리할 수 있습니다. LoadVideo와 GetVideoComponents가 영상을 가져오고, Canny가 엣지를 추출하며, 선택 사항인 커스텀 노드(comfyui_controlnet_aux 및 ComfyUI-DepthAnythingV2)가 포즈/깊이 맵을 추가합니다. CreateVideo는 Wan2.2의 학습 레짐(멀티 해상도 512/768/1024, 16 FPS에서 81 프레임)에 맞게 해상도, 프레임 수, FPS를 설정합니다. Start_image 그룹은 LoadImage로 첫 프레임을 고정해 일관된 피사체/룩을 유지할 수 있게 합니다. 선택 사항인 LoraLoaderModelOnly는 Wan2.2 Lighting LoRA를 적용해 모션 다이내믹을 줄이는 대신 더 빠르게 렌더링합니다. 이를 통해 구조 보존과 스타일 제어가 안정적인, 유연하고 재현 가능한 비디오에서 비디오로 생성 파이프라인을 제공합니다.
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 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_control_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("145", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("179", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("170")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
