Wan 2.2 FP8

FP8은 수치 정밀도, 즉 값을 하나에 8비트로 표현하는 방식입니다. 모델은 보통 16비트나 32비트로 학습되고 저장되죠. Wan 2.2를 FP8로 돌리면 더 적은 메모리에 모델을 올리고 초당 더 많은 연산을 처리할 수 있지만, 그 대가로 충실도가 일부 떨어집니다. wan2-6.net은 가중치 파일이나 정밀도 변형을 배포하지 않습니다 — 경로를 대신 실행해 줄 뿐입니다. 이 선택이 실제로 무엇을 의미하는지 정리했습니다.

세 가지의 맞교환

정밀도를 낮추면 세 가지를 동시에 얻을 수 있고, 셋 다 가질 수는 없습니다:

• 메모리. 정밀도가 낮으면 텐서가 작아지므로, 모델을 담지 못했던 카드에서도 실행할 수 있습니다.
• 속도. 스텝마다 옮기는 데이터가 줄면 보통 클립당 걸리는 시간도 줄어듭니다.
• 충실도. 값당 비트가 적으면 반올림 오차가 커지고, 그 오차는 고르게 분포하지 않습니다 — 미세한 질감, 작은 텍스트, 얼굴에서 가장 먼저 드러납니다.

FP8은 그 중간에 있습니다. 전체 정밀도보다 확실히 가볍고, 공격적인 양자화보다는 대체로 원본에 가깝습니다. 메모리가 크게 부족한 게 아니라 살짝 모자랄 때 선택하는 실용적인 타협점입니다.

손실이 드러나는 곳

양자화 오차는 프레임 전체에 균일하게 나타나지 않습니다. 고주파 디테일이 몰린 곳에 집중되고, 그곳이 바로 사람들이 눈치채는 부분입니다:

• 피부와 머리카락 — 작은 오차가 플라스틱 같거나 뻣뻣한 느낌으로 읽힙니다.
• 화면 속 작은 텍스트 — 다른 어떤 요소보다 먼저 뭉개집니다.
• 빠른 움직임 — 모션 블러와 양자화 노이즈가 같은 영역에서 겹쳐 증폭되기 때문입니다.

카메라가 천천히 움직이는 넓은 풍경에서는 차이가 거의 느껴지지 않는 경우가 많습니다. 반면 클로즈업 인물 사진에서는 나란히 놓고 보면 대개 차이가 보입니다.

직접 판단하려면

믿을 수 있는 방법은 통제된 비교 하나뿐입니다. 같은 프롬프트, 같은 시드, 두 가지 정밀도로 각각 생성해 비교하는 것이죠. 정밀도와 프롬프트를 함께 바꾸면 어느 쪽 때문인지 알 수 없습니다. 그리고 작은 출력 대역에서 판단하지 않도록 주의하세요 — 그 크기에서는 보이지 않던 아티팩트가 실제로 게시할 크기로 같은 장면을 렌더링하면 뚜렷해질 수 있습니다. 여기서 대역이 경로의 일부인 이유는 Wan 2.2 Resolution에서 확인할 수 있습니다.

정밀도를 아예 관리하고 싶지 않다면, 그것만으로도 호스팅을 쓸 충분한 이유가 됩니다. 구성 요소는 알아서 선택되고, 남는 결정은 프롬프트와 경로, 대역뿐입니다. 크레딧 비용은 제출 전에 양식 옆에 표시되며, 가격은 pricing에 있습니다.

다음으로 볼 문서

단일 파일 형식은 Wan 2.2 GGUF, 잠재값을 프레임으로 디코딩하는 구성 요소는 Wan 2.2 VAE Safetensors, 그리고 정밀도와 무관하게 워크플로에서 가장 중요한 부분은 Wan 2.2 Prompts를 참고하세요.

자주 묻는 질문

FP8이 전체 정밀도보다 나쁜가요? 약간 나쁘고, 주로 미세한 디테일과 얼굴에서 그렇습니다. 움직임이 적은 와이드 샷에서는 차이를 알아보기 어려운 경우가 많습니다.

이 사이트에서 FP8 출력을 받을 수 있나요? 아니요 — 호스팅 경로에서 사용하는 정밀도는 선택할 수 있는 설정이 아니며, 이 사이트는 가중치 파일을 제공하지 않습니다.

정밀도가 낮으면 생성 비용이 싸지나요? 로컬에서는 더 빠르고 메모리에 맞을 수 있습니다. 호스팅 경로에서는 비용이 양식 옆에 표시된 모델, 해상도, 길이에 따라 결정됩니다.

호스팅은 어디서 시작하나요? Wan workspace를 열고 필요한 경로를 선택하세요.