이 ComfyUI 워크플로우는 사용자가 정의한 카메라 또는 피사체 경로를 정밀하게 따라가며 단일 이미지에서 프롬프트 기반의 짧은 영상을 생성합니다. Wan 2.1 I2V ATI 모델을 사용해 텍스트 가이드, 참조 이미지, 트래젝터리 JSON을 결합하여 카메라 이동이나 오브젝트 움직임이 임의로 결정되지 않도록 합니다. 주요 노드로는 UNETLoader(Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors), VAELoader(wan_2.1_vae.safetensors) 등 디퓨전 백본, CLIPLoader 및 CLIPTextEncode(프롬프트 인코딩), CLIPVisionLoader 및 CLIPVisionEncode(이미지 인코딩), WanTrackToVideo(경로 제어 적용)가 있습니다. KSampler(ModelSamplingSD3 기반)가 디노이징을 수행하고, VAEDecode가 프레임을 복원, CreateVideo + SaveVideo가 결과를 영상으로 패키징합니다.
기술적으로는, CLIPTextEncode로 긍정/부정 프롬프트를 인코딩하고, CLIPVisionEncode로 입력 이미지에서 비전 피처를 추출합니다. PrimitiveStringMultiline 노드에 Trajectory-Annotation-Tool에서 내보낸 경로 JSON을 붙여넣으면, WanTrackToVideo가 이를 읽어 샘플링 과정에 프레임별 모션 제어를 주입합니다. ModelSamplingSD3로 스케줄러를 설정해 KSampler가 Wan 2.1의 학습 방식에 맞게 디노이징합니다. 샘플링 후 VAEDecode가 프레임을 복원하고, CreateVideo가 원하는 해상도와 FPS로 영상을 조립합니다. 4090D 24GB에서 720x480 기준 첫 실행 약 500초, 이후 캐시 사용 시 약 463초 소요(설정에 따라 다름).
API
Use this workflow from code
Every Comfy workflow is a JSON graph. The payload below is this workflow, exactly as ComfyUI runs it — fetch it from the URL, keep it in version control, or load it in ComfyUI and run it node by node.
Run it from TypeScript or Python with the Comfy SDK. The same code targets Comfy Cloud or a ComfyUI you host yourself — only the base URL changes.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Wan ATI" (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_wan_ati_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("240", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("258")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoThe SDK takes a workflow in API format: open this workflow in ComfyUI and use File → Export Workflow (API).
Comfy Cloud API access requires a plan with an API key.
FAQ
