HyperAI超神经

1. 튜토리얼 소개

Wan2.1-VACE-14B는 Alibaba Tongyi Wanxiang 팀이 2025년 5월 15일에 오픈소스로 공개한 전방위 비디오 생성 및 편집 통합 모델입니다. 이 모델은 Tongyi Wanxiang V2.1 기반 학습을 기반으로 하며, 여러 작업의 유연한 조합을 지원하는 업계 최초의 비디오 AI 도구입니다. 비디오 생성부터 정교한 편집까지 모든 과정을 한 번에 완료할 수 있습니다. 텍스트를 비디오로, 이미지를 비디오로, 첫 프레임과 마지막 프레임을 비디오로 변환하는 등의 기능을 지원합니다. 관련 논문 결과는 "Wan: 개방형 고급 대규모 비디오 생성 모델".

이 튜토리얼에서는 A6000 카드 한 장을 사용합니다. 비디오 하나를 생성하는 데 약 30분이 걸립니다. 더 높은 컴퓨팅 성능을 사용하는 것을 권장합니다.

이 워크플로 튜토리얼에서는 다음 모델 파일을 사용합니다.

wan2.1_vace_14B_fp16.safetensors
wan_2.1_vae.safetensors
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

2. 프로젝트 예시

3. 작업 단계

1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.

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

2. 기능 시연

사용 방법

처음 복제할 때는 폴더에서 워크플로를 수동으로 열고 로드해야 합니다.

4. 토론

🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓

인용 정보

Github 사용자에게 감사드립니다 슈퍼양 이 튜토리얼을 배포하기 위한 프로젝트 참조 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}
}