이 ComfyUI 워크플로는 Wan 2.2 5B 모델을 사용해 빠르고 고품질의 텍스트에서 비디오로 및 이미지에서 비디오로 생성을 보여줍니다. 필수 빌딩 블록을 연결합니다. UNETLoader는 Wan2.2 디퓨전 백본을 로드하고, CLIPLoader 및 CLIPTextEncode는 포지티브/네거티브 프롬프트를 조건화로 변환하며, ModelSamplingSD3는 샘플러를 구성해 KSampler가 시간적으로 일관된 잠재 데이터를 생성하도록 합니다. 순수 텍스트에서 비디오로는 디퓨전 모델이 노이즈에서 시작하고, 이미지에서 비디오로는 Wan22ImageToVideoLatent가 소스 이미지의 구조 및 모션 힌트를 주입해 시퀀스를 초기화하거나 유도합니다.
프레임이 잠재 공간에서 합성되면 VAELoader가 Wan 2.2 VAE를 가져오고 VAEDecode가 잠재 데이터를 RGB 프레임으로 변환합니다. CreateVideo는 선택한 FPS 및 길이에 맞춰 프레임을 조합하고, SaveVideo는 최종 클립을 디스크에 저장합니다. 워크플로는 도움이 되는 그룹으로 구성되어 있습니다. Step1 - Load models에서 wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors 및 wan2.2_vae.safetensors를 지정하고, Step3 - Prompt에서 텍스트 조건화를 편집하며, Video Size & length 그룹에서 해상도 및 프레임 수를 설정합니다. 또한 For i2v, use Ctrl + B to enable branch는 정지 이미지를 움직이는 샷으로 변환하는 브랜치를 켜는 데 사용합니다. 빠른 프로토타이핑에 맞춰 최적화되어 있어 프롬프트, 스텝, 크기를 조정하면서 빠르게 반복해 아이디어를 탐색할 수 있습니다.
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 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("video_wan2_2_5B_ti2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("56", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // 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
