I2V는 이미지-투-비디오, 즉 첫 프레임을 입력하면 모델이 그 프레임에서 이어지는 움직임을 만들어내는 방식입니다. 여기에 GGUF가 붙으면 해당 모델이 단일 가중치 파일로 양자화되어 더 작은 GPU에서도 실행할 수 있게 됩니다. wan2-6.net은 이러한 파일을 배포하지 않습니다 — 같은 작업을 호스팅 환경에서 처리하는 쪽에 관심이 있다면 이미지 투 비디오를 확인하세요. 이 페이지는 그 트레이드오프에 관한 내용입니다.
텍스트-투-비디오는 모델이 단어로부터 장면을 구성하므로 무엇을 그릴지에 대한 자유도가 있습니다. 이미지-투-비디오에는 그런 자유가 없습니다. 입력한 프레임을 그대로 보존하면서 그 안에 그럴듯한 움직임을 만들어 넣어야 합니다. 이 때문에 작업 부하가 어색하게 나뉩니다. 가중치는 여전히 움직임을 담아야 하는데, VAE는 이제 특정 이미지를 충실히 재구성해야 하며, 재구성 오류는 바로 그 이미지를 고른 이유였던 세부 요소에서 드리프트나 뭉개짐으로 나타납니다.
실질적인 결과는 이렇습니다. 텍스트-투-비디오에서 괜찮아 보이는 양자화도 이미지-투-비디오에서는 눈에 띄게 나빠 보일 수 있습니다. 비교할 정답 이미지가 있기 때문입니다. 얼굴, 미세한 질감, 날카로운 경계에서 가장 먼저 차이를 느끼게 됩니다.
그리고 원본 이미지도 정직하게 준비하세요. 흐리거나 노이즈가 많은 첫 프레임을 양자화 모델로 움직이면, 움직임이 들어간 흐릿한 결과물이 나옵니다. 누구도 원하는 결과가 아닙니다. 애니메이션 전에 선명하게 보정하거나 다시 촬영하세요.
자체 파이프라인으로 이미지-투-비디오를 많이 생성하고, 양자화 모델이 넉넉히 올라가는 GPU가 있다면 로컬에서 실행하세요. GPU가 빠듯하거나, 설치가 끝나지 않았거나, 테스트 비용을 미리 확인하고 싶다면 호스팅 경로를 사용하세요. 크레딧 비용은 제출 전에 양식 옆에 표시되며, 크레딧 가격은 가격에서 확인할 수 있습니다.
어느 쪽이든 첫 렌더는 결과물이 아니라 테스트로 취급하세요. 출력 품질은 경로와 요청한 움직임의 크기에 따라 달라집니다.
Wan 2.2 GGUF는 포맷 자체를 다루고, 이미지 투 비디오는 호스팅 경로이며, Wan 2.2 Animate는 잘 움직이는 스틸 이미지를 얻는 방법을 설명합니다.
이 사이트에서 I2V GGUF 빌드를 제공하나요? 아니요 — 이 사이트는 이미지-투-비디오를 대신 실행해 줄 뿐, 가중치 파일을 제공하지는 않습니다.
양자화된 이미지-투-비디오는 더 나쁜가요? 대체로 약간 나쁘며, 고정된 첫 프레임과 비교할 수 있는 얼굴과 미세 디테일에서 가장 두드러집니다.
로컬에서 실행하려면 최소 사양이 어떻게 되나요? 양자화된 가중치에 어텐션 작업 공간과 VAE를 더해 담을 수 있는 VRAM이면 됩니다. 짧고 저해상도인 클립은 풀사이즈 렌더에 필요한 수치보다 훨씬 적은 메모리로도 돌아갑니다.
호스팅 경로에서는 어디서 시작하나요? Wan 워크스페이스를 열고 이미지-투-비디오 탭을 선택하세요.