'Wan 2.2 5B Fun Inpaint' 워크플로는 Wan2.2 모델의 성능을 활용해 효율적인 비디오 인페인팅을 수행하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 시작 프레임과 종료 프레임 사이를 보간해 비디오 콘텐츠를 생성하므로, 비디오 생성 기법을 창의적으로 탐색하고 테스트하는 데 특히 유용합니다. 워크플로는 샘플링을 위한 KSampler, 텍스트 프롬프트 인코딩을 위한 CLIPTextEncode, 잠재 데이터를 시각적 출력으로 디코딩하는 VAEDecode 등 일련의 노드를 사용합니다. Wan2.2 모델을 사용함으로써 빠른 반복 시간과 함께 고품질 비디오 생성이 가능해, 실험 및 프로덕션 모두에 적합합니다.
기술적으로 이 워크플로는 몇 가지 핵심 단계로 구성됩니다. 먼저 UNETLoader 및 VAELoader 같은 노드로 모델을 로드해 비디오 생성을 준비합니다. 이후 CLIPTextEncode 노드로 프롬프트를 생성해 비디오의 시각적 스타일과 콘텐츠를 유도합니다. 다음으로 LoadImage 및 CreateVideo 같은 노드를 사용해 시작 이미지와 크기/길이 같은 비디오 파라미터를 지정합니다. 마지막으로 SaveVideo 노드로 비디오를 생성하고 저장하여 인페인팅 프로세스를 완료합니다. 이처럼 구조화된 접근 방식은 워크플로를 효율적이면서도 유연하게 만들어 다양한 비디오 생성 요구를 지원합니다.
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 5B Fun 인페인트" (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_5B_fun_inpaint_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("70", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "Flowers are in full bloom, time-lapse photography"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("58")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
