Wan ATI 네이티브 워크플로

ComfyUI의 Wan ATI 궤적 제어: 궤적을 그려 생성된 비디오의 객체, 영역, 카메라 움직임을 제어합니다. Wan2.1 기반.

**ATI (Any Trajectory Instruction)**는 ByteDance 팀에서 제안한 제어 가능한 비디오 생성 프레임워크입니다. ATI는 Wan2.1을 기반으로 구현되었으며, 임의의 트래젝터리 명령어를 통해 비디오 내 객체, 국소 영역 및 카메라 모션을 통합적으로 제어할 수 있습니다.

프로젝트 리포지토리

GitHub의 ATI 소스 코드와 문서

온라인 트래젝터리 편집 도구

이미지 위에 모션 트래젝터리를 그리고 편집하는 시각적 도구

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주요 특징

• 통합 모션 제어: 객체, 국소 영역, 카메라 움직임 등 여러 가지 모션 유형에 대한 트래젝터리 제어를 지원합니다.
• 인터랙티브 트래젝터리 에디터: 사용자가 이미지 위에 자유롭게 모션 트래젝터리를 그려서 편집할 수 있는 시각적 도구입니다.
• Wan2.1 호환: 공식 Wan2.1 구현을 기반으로 하며, 환경과 모델 구조와 호환됩니다.
• 풍부한 시각화 도구: 입력 트래젝터리, 출력 비디오, 트래젝터리 오버레이의 시각화를 지원합니다.

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WAN ATI 트래젝터리 제어 워크플로우 예시

로컬 사용자

ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

• ComfyUI 다운로드
• 업데이트 가이드

이 가이드의 워크플로는 워크플로 템플릿에서 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

클라우드 사용자

• 클라우드는 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.

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1. 워크플로우 다운로드

ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 다음, 워크플로우 파일을 다운로드해 ComfyUI로 드래그하거나, 템플릿 라이브러리의 Workflow → Browse Templates → Video에서 “Wan2.1 ATI”를 찾으세요.

Comfy Cloud에서 실행

Comfy Cloud에서 열기

워크플로우 다운로드

JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 “Wan2.1 ATI”를 검색하세요

아래 비디오를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드하세요.

다음 이미지를 입력으로 사용하겠습니다:

입력 이미지: video_wan_ati_input_image.jpg

기본 입력 이미지를 다운로드하거나, 원하는 이미지를 시작 프레임으로 사용하세요.

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2. 모델 다운로드

이 가이드에 등장하는 모든 모델은 여기에서 찾을 수 있습니다.

디퓨전 모델 : 버전 중 하나를 선택하세요:

Diffusion Model: Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors

Wan2.1 I2V ATI 14B 확산 모델(fp8 정밀도). ComfyUI/models/diffusion_models/에 배치하세요.

텍스트 인코더 : 버전 중 하나를 선택하세요:

Text Encoder: umt5_xxl_fp16.safetensors

전체 정밀도 텍스트 인코더(품질이 높고 크기가 큽니다). ComfyUI/models/text_encoders/에 배치하세요.

Text Encoder: umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

FP8 텍스트 인코더(VRAM 사용량이 적습니다). ComfyUI/models/text_encoders/에 배치하세요.

VAE

VAE: wan_2.1_vae.safetensors

Wan2.1 VAE 모델. ComfyUI/models/vae/에 배치하세요.

CLIP Vision

CLIP Vision: clip_vision_h.safetensors

참조 이미지 처리를 위한 CLIP Vision 모델. ComfyUI/models/clip_vision/에 배치하세요.

워크플로우에서 모델 파일을 성공적으로 다운로드하지 못했다면, 아래 링크를 이용해 수동으로 다운로드해 보세요.

디퓨전 모델

• Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors

VAE

• wan_2.1_vae.safetensors

텍스트 인코더
다음 모델 중 하나를 선택하세요:

• umt5_xxl_fp16.safetensors
• umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

clip_vision

• clip_vision_h.safetensors

파일 저장 위치

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors  # 또는 다른 버전
│   ├── 📂 clip_vision/
│   │   └── clip_vision_h.safetensors
│   └── 📂 vae/
│       └── wan_2.1_vae.safetensors

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3. 워크플로우를 단계별로 완료하세요

이미지의 번호가 매겨진 단계를 따라 해당 워크플로우를 원활하게 실행하세요.

1. Load Diffusion Model 노드가 Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
2. Load CLIP 노드가 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
3. Load VAE 노드가 wan_2.1_vae.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
4. Load CLIP Vision 노드가 clip_vision_h.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
5. 제공된 입력 이미지를 Load Image 노드에 업로드하세요.
6. 트래젝터리 편집: 현재 ComfyUI에는 해당하는 트래젝터리 에디터가 없으므로, 다음 링크를 이용해 트래젝터리 편집을 완료할 수 있습니다.
   • 온라인 트래젝터리 편집 도구
7. 프롬프트(긍정 및 부정)를 수정해야 한다면, 번호 5의 CLIP Text Encoder 노드에서 변경하세요.
8. Run 버튼을 클릭하거나 단축키 Ctrl(cmd) + Enter를 사용해 비디오 생성을 실행하세요.