1. 튜토리얼 소개

Wan2.2-Animate-14B는 알리바바의 통이완샹(Tongyi Wanxiang) 팀에서 2025년 9월에 오픈소스로 공개한 액션 생성 모델입니다. 이 모델은 액션 모방 및 역할극 모드를 모두 지원하며, 연기자의 영상에서 얼굴 표정과 움직임을 정확하게 재현하여 매우 사실적인 캐릭터 애니메이션 영상을 생성합니다. 원본 영상에 애니메이션 캐릭터를 자연스럽게 삽입하여 장면의 조명과 색조를 완벽하게 조화시킬 수 있습니다. Wan 모델을 기반으로 공간적으로 정렬된 골격 신호를 통해 사지 움직임을 제어하고, 원본 이미지에서 추출한 암묵적인 얼굴 특징을 사용하여 표정을 재현함으로써 높은 제어력과 표현력을 갖춘 캐릭터 영상 생성을 구현합니다. 관련 연구 논문은 다음과 같습니다... Wan-Animate: 전체적 복제를 통한 통합 캐릭터 애니메이션 및 교체 .

이 튜토리얼에서 사용된 컴퓨팅 리소스는 RTX PRO 6000 카드 1개입니다.

2. 효과 표시

3. 작업 단계

1. 컨테이너를 시작하세요

2. 사용 단계

"잘못된 게이트웨이"가 표시되면 모델이 초기화 중임을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 1~2분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주세요.

참고: 추론 품질을 선택하면 wan-pro에서 생성되는 비디오의 품질이 좋을수록 생성 시간이 더 길어집니다. 예시 1에서는 약 1200초가 걸립니다.

구체적인 매개변수:

• 방법:
  • wan2.2-animate-move: 동작 모방. 캐릭터 이미지와 참조 비디오를 입력으로 받습니다. 모델은 참조 비디오에서 캐릭터의 움직임과 표정을 입력 캐릭터 이미지로 전송하여 정적인 캐릭터를 역동적이고 표현력 있게 만듭니다.
  • wan2.2-animate-mix: 문자 교체는 원본 비디오의 움직임, 표정, 환경을 보존하면서 비디오의 문자를 입력 이미지의 문자로 교체하여 원활한 통합을 구현합니다.
• 추론 품질:
  • wan-pro: 고품질 생성.
  • wan-std: 성능과 효율성의 균형을 맞춘 표준 버전입니다.

인용 정보

이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.

@article{wan2025,
      title={Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models}, 
      author={Team Wan and Ang Wang and Baole Ai and Bin Wen and Chaojie Mao and Chen-Wei Xie and Di Chen and Feiwu Yu and Haiming Zhao and Jianxiao Yang and Jianyuan Zeng and Jiayu Wang and Jingfeng Zhang and Jingren Zhou and Jinkai Wang and Jixuan Chen and Kai Zhu and Kang Zhao and Keyu Yan and Lianghua Huang and Mengyang Feng and Ningyi Zhang and Pandeng Li and Pingyu Wu and Ruihang Chu and Ruili Feng and Shiwei Zhang and Siyang Sun and Tao Fang and Tianxing Wang and Tianyi Gui and Tingyu Weng and Tong Shen and Wei Lin and Wei Wang and Wei Wang and Wenmeng Zhou and Wente Wang and Wenting Shen and Wenyuan Yu and Xianzhong Shi and Xiaoming Huang and Xin Xu and Yan Kou and Yangyu Lv and Yifei Li and Yijing Liu and Yiming Wang and Yingya Zhang and Yitong Huang and Yong Li and You Wu and Yu Liu and Yulin Pan and Yun Zheng and Yuntao Hong and Yupeng Shi and Yutong Feng and Zeyinzi Jiang and Zhen Han and Zhi-Fan Wu and Ziyu Liu},
      journal = {arXiv preprint arXiv:2503.20314},
      year={2025}
}