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# ComfyUI Wan2.1 Fun InP 동영상 예시

> 이 가이드에서는 ComfyUI에서 Wan2.1 Fun InP를 사용해 첫 프레임과 마지막 프레임 제어 기능을 갖춘 동영상을 생성하는 방법을 보여줍니다.

## Wan2.1-Fun-InP 소개

**Wan-Fun InP**는 알리바바가 공개한 오픈소스 영상 생성 모델로, Wan2.1-Fun 시리즈의 일부이며, 이미지로부터 첫 프레임과 마지막 프레임 제어 기능을 갖춘 동영상을 생성하는 데 중점을 두고 있습니다.

**주요 특징**:

* **첫 프레임과 마지막 프레임 제어**: 첫 프레임과 마지막 프레임 이미지를 모두 입력해 그 사이의 전환 동영상을 생성할 수 있어 동영상의 일관성과 창의성을 높입니다. 이전 커뮤니티 버전에 비해 알리바바의 공식 모델은 더 안정적이고 훨씬 높은 품질의 결과를 제공합니다.
* **다양한 해상도 지원**: 512×512, 768×768, 1024×1024 등 다양한 해상도로 동영상을 생성해 다양한 시나리오 요구사항을 충족합니다.

**모델 버전**:

* **1.3B** 경량형: 로컬 배포 및 빠른 추론에 적합하며 **낮은 VRAM 요구 사항**
* **14B** 고성능형: 모델 크기가 32GB 이상으로 더 나은 결과를 제공하지만 **높은 VRAM 요구 사항**

아래는 관련 모델 가중치와 코드 저장소입니다:

* [Wan2.1-Fun-1.3B-Input](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-1.3B-Input)
* [Wan2.1-Fun-14B-Input](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-Input)
* 코드 저장소: [VideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun)

<Tip>
  현재 ComfyUI는 Wan2.1 Fun InP 모델을 기본적으로 지원합니다. 이 튜토리얼을 시작하기 전에 ComfyUI를 업데이트하여 버전이 [이 커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/0a1f8869c9998bbfcfeb2e97aa96a6d3e0a2b5df) 이후인지 확인해 주세요.
</Tip>

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="로컬 사용자">
      ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

      * [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
      * [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)

      이 가이드의 워크플로는 [워크플로 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
      템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.

      워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

      1. 최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
      2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
    </Tab>

    <Tab title="클라우드 사용자">
      * [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.

      따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## Wan2.1 Fun InP 워크플로

### 1. 워크플로 다운로드

아래 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 워크플로를 불러올 수 있습니다:

![Wan2.1 Fun InP 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/wan2.1_fun_inp-1.webp)

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=wan2.1_fun_inp&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=fun-inp">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>

  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/wan2.1_fun_inp.json">
    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Wan 2.1 Inpainting" 검색
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="시작 이미지" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wan2.1_fun_inp_start_image.png">
    비디오 생성을 위한 시작 프레임입니다. 이 이미지를 다운로드하여 사용하거나, 자신의 이미지로 교체할 수 있습니다.
  </Card>

  <Card title="종료 이미지" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wan2.1_fun_inp_end_image.png">
    비디오 생성을 위한 종료 프레임입니다. 이 이미지를 다운로드하여 사용하거나, 자신의 이미지로 교체할 수 있습니다.
  </Card>
</CardGroup>

### 2. 수동 모델 설치

자동 모델 다운로드가 효과적이지 않은 경우, 모델을 수동으로 다운로드하여 해당 폴더에 저장하세요.

이 가이드에 포함된 모든 모델은 [Wan\_2.1\_ComfyUI\_repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged) 및 [Wan2.1-Fun](https://huggingface.co/collections/alibaba-pai/wan21-fun-67e4fb3b76ca01241eb7e334)에서 찾을 수 있습니다.

**디퓨전 모델** : 1.3B 또는 14B를 선택하세요. 14B 버전은 파일 크기(32GB)가 더 크고 VRAM 요구 사항이 더 높습니다:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="디퓨전 모델: Wan2.1 Fun InP 1.3B" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors">
    `models/diffusion_models/wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors`
  </Card>

  <Card title="디퓨전 모델: Wan2.1 Fun InP 14B" icon="download" href="https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-InP/blob/main/diffusion_pytorch_model.safetensors">
    `models/diffusion_models/Wan2.1-Fun-14B-InP.safetensors` (다운로드 후 이름 바꾸기)
  </Card>
</CardGroup>

**텍스트 인코더** : 다음 모델 중 하나를 선택하세요 (fp16 정밀도는 크기가 더 크고 성능 요구 사항이 더 높습니다):

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="텍스트 인코더: umt5_xxl_fp16" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors">
    `models/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors`
  </Card>

  <Card title="텍스트 인코더: umt5_xxl_fp8" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors">
    `models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`
  </Card>
</CardGroup>

**VAE**

<Card title="VAE: wan_2.1_vae" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors">
  `models/vae/wan_2.1_vae.safetensors`
</Card>

**CLIP 비전**

<Card title="CLIP 비전: clip_vision_h" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors">
  `models/clip_vision/clip_vision_h.safetensors`
</Card>

파일 저장 위치:

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   ├── wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors
│   │   └── Wan2.1-Fun-14B-InP.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   ├── umt5_xxl_fp16.safetensors
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── 📂 vae/
│   │   └── wan_2.1_vae.safetensors
│   └── 📂 clip_vision/
│       └── clip_vision_h.safetensors
```

### 3. 워크플로 단계별 완료

<img src="https://mintcdn.com/dripart-chore-sync-comfy-api-v2-spec-462120c/3gpsdHf1lcmnlbSp/images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png?fit=max&auto=format&n=3gpsdHf1lcmnlbSp&q=85&s=5d6cb03a896af2e555285e67ba827d38" alt="ComfyUI Wan2.1 Fun InP 비디오 생성 워크플로 다이어그램" width="3000" height="1548" data-path="images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png" />

1. `Load Diffusion Model` 노드가 `wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
2. `Load CLIP` 노드가 `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
3. `Load VAE` 노드가 `wan_2.1_vae.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
4. `Load CLIP Vision` 노드가 `clip_vision_h.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
5. 시작 프레임을 `Load Image` 노드에 업로드하세요 (`Start_image`로 이름 변경).
6. 종료 프레임을 두 번째 `Load Image` 노드에 업로드하세요.
7. (선택 사항) 프롬프트를 수정하세요 (영어와 중국어 모두 지원됨).
8. (선택 사항) `WanFunInpaintToVideo`에서 비디오 크기를 조정하세요. 지나치게 큰 크기는 피하세요.
9. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 비디오 생성을 실행하세요.

### 4. 워크플로 참고 사항

<Tip>
  올바른 모델을 사용하도록 주의하세요. `wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors`와 `wan2.1_fun_control_1.3B_bf16.safetensors`는 같은 폴더에 저장되어 있고 이름이 매우 비슷합니다. 올바른 모델을 사용 중인지 확인하세요.
</Tip>

* Wan Fun InP를 사용할 때는 해당 장면 전환의 정확성을 보장하기 위해 프롬프트를 자주 수정해야 할 수 있습니다.

## 기타 Wan2.1 Fun InP 또는 동영상 관련 커스텀 노드 패키지

* [ComfyUI-VideoHelperSuite](https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite)
* [ComfyUI-WanVideoWrapper](https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper)
* [ComfyUI-KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)