> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://dripart-comfy-docs-comfyapi-search.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # ComfyUI Wan2.1 Fun Control 동영상 예시 > 이 가이드에서는 ComfyUI에서 Wan2.1 Fun Control을 사용해 제어 동영상을 생성하는 방법을 보여줍니다. Wan2.1-Fun-Control은 Alibaba의 VideoX-Fun 프로젝트에서 만든 오픈소스 영상 생성·제어 모델로, 프롬프트에만 의존하지 않고 사전에 설정한 제어 조건에 따라 영상을 생성합니다. Canny 엣지, 뎁스 맵, OpenPose 스켈레톤, MLSD 기하학적 엣지, 포인트 궤적 등으로 출력을 제어할 수 있습니다. 모델은 1.3B 버전(약 19GB, 가벼운 로컬 배포용, 낮은 VRAM 요구)과 14B 버전(총 모델 저장 공간 약 47GB, diffusion 가중치 약 32.8GB, 더 높은 품질) 두 가지로 제공됩니다. 두 버전 모두 512, 768, 1024 해상도의 멀티 해상도 영상 생성을 지원하며, 16fps로 최대 81프레임(약 5초)을 생성할 수 있고 다국어 프롬프트를 지원합니다. ComfyUI는 Wan2.1-Fun-Control을 기본 지원합니다. ## Wan2.1-Fun-Control 소개 **Wan2.1-Fun-Control**은 알리바바 팀이 개발한 오픈소스 영상 생성 및 제어 프로젝트입니다. 혁신적인 Control Codes 메커니즘과 딥러닝, 다중 모달 조건 입력을 결합해 미리 설정된 제어 조건에 부합하는 고품질 영상을 생성합니다. 이 프로젝트는 특히 다중 모달 제어 조건을 통해 생성된 영상 콘텐츠를 정밀하게 유도하는 데 중점을 둡니다. 현재 Fun Control 모델은 **Canny(선화), Depth, OpenPose(인간 자세), MLSD(기하학적 경계) 및 궤적 제어**를 포함한 다양한 제어 조건을 지원합니다. 또한 이 모델은 512, 768, 1024 해상도 옵션으로 초당 16프레임의 다중 해상도 영상 예측을 지원하며, 최대 81프레임(약 5초) 길이의 영상을 생성할 수 있습니다. 모델 버전: * **1.3B** 경량형: 로컬 배포와 빠른 추론에 적합하며 **낮은 VRAM 요구 사항** * **14B** 고성능형: 모델 크기가 32GB 이상으로 더 나은 결과를 제공하지만 **더 높은 VRAM 요구 사항** **모델 가중치 다운로드**: 경량 버전, 낮은 VRAM 요구 사항 고성능 버전, 32GB 이상의 파일 크기, 더 높은 VRAM 요구 사항 **코드 저장소**: [VideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun) ComfyUI는 현재 Wan2.1 Fun Control 모델을 **네이티브로 지원**합니다. 이 튜토리얼을 시작하기 전에 ComfyUI를 업데이트하여 [이 커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/3661c833bcc41b788a7c9f0e7bc48524f8ee5f82) 이후 버전을 사용하고 있는지 확인하세요. 이 가이드에서는 두 가지 워크플로를 제공합니다: 1. 네이티브 Comfy Core 노드만 사용하는 워크플로 2. 커스텀 노드를 사용하는 워크플로 현재 영상 지원을 위한 네이티브 노드의 한계로 인해, 네이티브 전용 워크플로는 사용자가 커스텀 노드 설치 없이도 작업을 완료할 수 있도록 보장합니다. 하지만 커스텀 노드 없이는 영상 생성 시 좋은 사용자 경험을 제공하기 어렵다는 점을 발견했으므로, 이 가이드에서는 두 가지 워크플로 버전을 모두 제공합니다. 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 * [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. ## 모델 설치 이 모델들은 한 번만 설치하면 됩니다. 워크플로우 이미지에도 모델 다운로드 정보가 포함되어 있으므로, 원하는 방식으로 다운로드할 수 있습니다. 다음 모델들은 [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. 해당 링크를 클릭해 다운로드하세요. 이전에 Wan 관련 워크플로우를 사용한 적이 있다면 **Diffusion 모델**만 다운로드하면 됩니다. **Diffusion 모델** - 1.3B 또는 14B 중 선택하세요. 14B 버전은 파일 크기가 더 크고 (32GB), VRAM 요구 사항도 높습니다: * [wan2.1\_fun\_control\_1.3B\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.1_fun_control_1.3B_bf16.safetensors?download=true) * [Wan2.1-Fun-14B-Control](https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-Control/blob/main/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true): 다운로드 후 `Wan2.1-Fun-14B-Control.safetensors`로 이름 변경 **텍스트 인코더** - 다음 모델 중 하나를 선택하세요 (fp16 정밀도는 파일 크기가 더 크고 성능 요구 사항도 높습니다): * [umt5\_xxl\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors?download=true) * [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true) **VAE** * [wan\_2.1\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors?download=true) **CLIP Vision** * [clip\_vision\_h.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/clip_vision_h.safetensors?download=true) 파일 저장 위치: ``` 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 diffusion_models/ │ │ └── wan2.1_fun_control_1.3B_bf16.safetensors │ ├── 📂 text_encoders/ │ │ └─── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors │ └── 📂 vae/ │ │ └── wan_2.1_vae.safetensors │ └── 📂 clip_vision/ │ └── clip_vision_h.safetensors ``` ## ComfyUI 네이티브 워크플로우 이 워크플로우에서는 현재 `Load Image` 노드가 mp4 형식을 지원하지 않기 때문에 **WebP 형식**으로 변환된 영상을 사용합니다. 또한 원본 영상을 전처리하기 위해 **Canny Edge**를 사용합니다. 많은 사용자가 커스텀 노드를 설치할 때 설치 실패와 환경 문제를 겪기 때문에, 이번 버전의 워크플로우는 오직 네이티브 노드만을 사용해 더욱 원활한 경험을 보장합니다. 강력한 기능을 제공하는 ComfyUI 저자분들께 감사드립니다. 관련 버전을 직접 확인하고 싶다면 [커스텀 노드를 사용한 워크플로우](#커스텀-노드를-사용한-워크플로우)를 참조하세요. ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 ![Wan2.1 Fun Control 네이티브 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_control/wan2.1_fun_control_native.webp) Comfy Cloud에서 열기 워크플로우 이미지를 다운로드하고 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 불러오세요. **입력 자료** 네이티브 워크플로우의 입력 시작 프레임입니다. 이 이미지를 다운로드해 사용하거나, 직접 만든 이미지로 교체하세요. 네이티브 워크플로우의 WebP 형식 입력 제어 영상입니다. Load Image가 mp4를 지원하지 않으므로 네이티브 워크플로우에는 WebP 형식이 필요합니다. ### 2. 워크플로우 단계별 완료 Wan2.1 Fun Control 워크플로우 단계 1. `Load Diffusion Model` 노드가 `wan2.1_fun_control_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 (이름을 `Start_image`로 변경). 6. 제어 영상을 두 번째 `Load Image` 노드에 업로드하세요. 참고: 이 노드는 현재 mp4를 지원하지 않으며, WebP 영상만 지원합니다. 7. (선택사항) 프롬프트를 수정하세요 (영어와 중국어 모두 지원). 8. (선택사항) `WanFunControlToVideo`에서 영상 크기를 조정해 너무 큰 크기를 피하세요. 9. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 영상 생성을 실행하세요. ### 3. 사용 시 주의사항 * `WanFunControlToVideo` 노드에 제어 영상과 같은 수의 프레임을 입력해야 하므로, 지정한 프레임 수가 실제 제어 영상 프레임보다 많으면 초과한 프레임은 제어 조건에 맞지 않는 장면이 표시될 수 있습니다. 이 문제는 [커스텀 노드를 사용한 워크플로우](#커스텀-노드를-사용한-워크플로우)에서 해결하겠습니다. * 너무 큰 크기를 설정하지 마세요. 샘플링 과정이 매우 오래 걸릴 수 있습니다. 먼저 작은 이미지를 생성한 후 확대해보세요. * 이 워크플로우를 기반으로 상상력을 발휘해 텍스트 기반 이미지 생성이나 다른 유형의 워크플로우를 추가해 직접 텍스트 기반 비디오 생성이나 스타일 전송을 구현해보세요. * [ComfyUI-comfyui\_controlnet\_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux)와 같은 도구를 사용해 더욱 풍부한 제어 옵션을 활용하세요. ## 커스텀 노드를 사용한 워크플로우 다음 두 가지 커스텀 노드를 설치해야 합니다: * [ComfyUI-VideoHelperSuite](https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite) * [ComfyUI-comfyui\_controlnet\_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) [ComfyUI Manager](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager)를 사용해 누락된 노드를 설치하거나 각 커스텀 노드 패키지의 설치 지침을 따르세요. ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 #### 1.1 워크플로우 파일 아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 불러오세요: ![워크플로우 파일](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_control/wan2.1_fun_control_use_custom_nodes.webp) 영상 파일의 용량이 크므로, [여기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_control/wan2.1_fun_control_use_custom_nodes.json)를 클릭해 JSON 형식의 워크플로우 파일을 다운로드할 수도 있습니다. #### 1.2 입력 이미지 및 영상 다운로드 다음 이미지와 영상을 다운로드해 입력으로 사용하세요: ![입력 참조 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_control/input/02-robot's_eye.png)