Wan Video 2.2 - 5B 텍스트-이미지-비디오 변환
추천 매개변수
resolution
vae
팁
Wan2.2는 시간 단계별 노이즈 제거를 분리하는 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 도입하여 연산 부하 증가 없이 용량을 향상시킵니다.
학습 데이터가 이미지에서 +65.6%, 비디오에서 +83.2% 확장되어 모션, 의미론, 미학에서 일반화 능력이 향상되었습니다.
세밀한 라벨이 포함된 선별된 미학 데이터로 정밀하고 제어 가능한 영화 스타일 생성을 지원합니다.
Wan2.2-VAE는 16×16×4 압축률을 달성하며 Nvidia 4090과 같은 소비자 GPU에서 720P@24fps 효율적 비디오 생성을 지원합니다.
버전 하이라이트
현장 생성을 위한 Wan 2.2 5B
Wan Video
참고: Civitai에 다른 Wan Video 파일들도 호스팅되고 있는데, 이들은 중복일 수 있으나 이 모델 카드는 주로 Civitai Generator에서 사용되는 Wan Video 파일을 호스팅하기 위한 것입니다.
이 파일들은 ComfyUI Repack로, 원본 파일은 Diffusers/multi-part safetensors 포맷 여기에서 확인할 수 있습니다.
Wan2.2는 우리의 시각 생성 모델에 대한 주요 업그레이드로서, 이제 오픈 소스로 제공되며, 더 강력한 기능, 향상된 성능 및 우수한 시각적 품질을 제공합니다. Wan2.2에서는 다음과 같은 기술 혁신을 도입했습니다:
👍 MoE 아키텍처: Wan2.2는 비디오 확산 모델에 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 도입합니다. 시간 단계별로 특화된 강력한 전문가 모델로 노이즈 제거 과정을 분리하여, 동일한 연산 비용으로 모델 용량을 확대합니다.
💪🏻 데이터 확장: Wan2.1과 비교하여 Wan2.2는 훨씬 큰 데이터로 학습되었으며 이미지가 +65.6%, 비디오가 +83.2% 증가했습니다. 이 확장은 동작, 의미론, 미학 등 여러 차원에서 모델의 일반화 능력을 크게 향상시켜 모든 오픈 소스 및 폐쇄 소스 모델 중 최고 성능을 달성했습니다.
🎬 영화적 미학: Wan2.2는 조명, 구도, 색상에 대한 세밀한 라벨이 붙은 선별된 미학 데이터를 포함하여, 보다 정밀하고 제어 가능한 영화 스타일 생성을 가능하게 하며, 맞춤형 미학 선호도를 가진 비디오 제작을 지원합니다.
🚀 효율적 고해상도 하이브리드 TI2V: Wan2.2는 16×16×4 압축률을 달성하는 고급 Wan2.2-VAE로 구축된 5B 모델을 오픈 소스로 제공합니다. 이 모델은 720P 24fps 텍스트-비디오 및 이미지-비디오 생성을 지원하며, 4090과 같은 소비자용 그래픽 카드에서도 실행할 수 있습니다. 현재 사용 가능한 720P@24fps 모델 중 가장 빠른 모델 중 하나로, 산업 및 학계 요구를 모두 충족합니다.
Wan2.2-T2V-A14B
T2V-A14B 모델은 480P 및 720P 해상도에서 5초 비디오 생성을 지원합니다. Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처로 구축되어 우수한 비디오 생성 품질을 제공합니다. 새로운 벤치마크 Wan-Bench 2.0에서 주요 평가 지표 대부분에서 상업용 선도 모델을 능가합니다.
Wan2.2-I2V-A14B
I2V-A14B 모델은 이미지-비디오 생성용으로 설계되었으며 480P 및 720P 해상도를 지원합니다. Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 하여 비현실적인 카메라 움직임이 줄어든 더 안정적인 비디오 합성과 다양한 스타일화된 장면 지원을 제공합니다.
Wan2.2-TI2V-5B
TI2V-5B 모델은 16×16×4 압축률을 달성하는 고급 Wan2.2-VAE로 구축되었습니다. 이 모델은 720P 24fps 텍스트-비디오 및 이미지-비디오 생성을 지원하며, 4090과 같은 단일 소비자용 GPU에서 실행 가능합니다. 산업용 및 학술 연구 요구에 모두 부합하는 가장 빠른 720P@24fps 모델 중 하나입니다.
GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
원본 HuggingFace 저장소: https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/diffusion_models
