이 ComfyUI 튜토리얼은 Wan 2.1 FLF2V로 시작 프레임과 마지막 프레임을 명시적으로 제어해 부드럽고 가이드된 비디오 클립을 생성하는 방법을 보여줍니다. 워크플로의 핵심은 WanFirstLastFrameToVideo 노드로, 세 가지 조건 소스를 결합합니다: CLIPTextEncode에서 나온 프롬프트 임베딩, 시작/끝 이미지의 CLIPVisionEncode에서 나온 시각 가이드, 그리고 UNETLoader로 로드한 Wan 2.1 UNet입니다. 워크플로는 720p 출력과 16 프레임(F16)으로 구성되어, 첫 프레임에서 마지막 프레임까지 깔끔하게 전환되는 컴팩트하고 시각적으로 일관된 클립을 제공합니다.
내부적으로 모델 컴포넌트는 "Load Models Here" 그룹에서 로드됩니다: VAELoader 및 VAEDecode가 프레임의 잠재 데이터→RGB 디코딩을 담당하고, CLIPLoader 및 CLIPTextEncode가 텍스트 및 (선택) 네거티브 프롬프트 임베딩을 생성합니다. CLIPVisionLoader와 CLIPVisionEncode는 시작 및 끝 이미지에서 시각 특징을 추출합니다. ModelSamplingSD3는 KSampler이 Wan 2.1 UNet의 디퓨전 스텝을 구동하도록 타임스텝/스케줄을 정의합니다. 마지막으로 CreateVideo가 디코딩된 프레임을 조립하고 SaveVideo가 MP4를 디스크에 저장합니다. 이 설정은 스토리보드 키프레임 매칭처럼 모션과 구도를 정밀하게 제어하고 싶을 때 특히 유용하며, 텍스트 기반 스타일링의 장점도 함께 가져갈 수 있습니다.
API
코드에서 이 워크플로우 사용하기
모든 Comfy 워크플로우는 JSON 그래프입니다. 아래 페이로드는 이 워크플로우 그 자체로, ComfyUI에서 실행되는 것과 동일합니다 — URL에서 가져오거나, 버전 관리에 보관하거나, ComfyUI에서 불러와 노드별로 실행할 수 있습니다.
Comfy SDK로 TypeScript 또는 Python에서 실행하세요. 동일한 코드는 Comfy Cloud 또는 직접 호스팅하는 ComfyUI 모두에 적용됩니다 — 기본 URL만 다릅니다.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Wan 2.1 시작-끝 프레임 비디오 720p F16" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("wan2.1_flf2v_720_f16_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("52", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "glass flower blossom"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("92")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
