그래서, Wan 14B I2V 720에 대해 들으셨고, 이 강력한 AI 모델을 텍스트나 이미지에서 비디오를 생성하는 데 활용하고 싶으시군요. 콘텐츠 제작자, 개발자 또는 AI 애호가이든지 간에 로컬에서 이 모델을 실행하면 개인 정보, 사용자 지정 및 실험에 대한 완전한 제어를 할 수 있습니다. 그런데 어디서 시작하나요?
Wan 14B I2V 720는 정말 놀랍습니다. @ComfyUI에서 4090으로 로컬에서 실행할 수 있습니다. 다소 느리긴 하지만, 10분 정도 소요되지만 그만한 가치가 있습니다. 집에서 i2v를 갖는 것은 정말 멋진 일입니다. pic.twitter.com/rwKSOscS2p
— Ostris (@ostrisai) 2025년 2월 27일
이 가이드는 프로세스를 간단하고 실행 가능한 단계로 나눕니다. 하드웨어 요구 사항, 소프트웨어 설정, 모델 설치 및 문제 해결에 대해 다룰 것입니다—박사 학위는 필요 없습니다! 시작해봅시다.
하나의 장소에서 Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator를 사용하고 싶으신가요?
(명명 규칙 및 유사 모델에 대한 가정)
로컬에서 이 모델을 실행하려면 강력한 하드웨어가 필요하지만, 그 보상에는 빨라진 처리 속도와 오프라인 접근이 포함됩니다. 이제 기계를 준비합시다.
대형 AI 모델은 강력한 하드웨어를 요구합니다. 필요한 사항은 다음과 같습니다:
NVIDIA 사용자에게:
nvidia-smi # GPU 드라이버 및 CUDA 버전 확인GPU가 CUDA 11.8 또는 최신 버전을 지원하는지 확인하세요.
충돌을 피하기 위해 종속성을 격리하세요:
conda create -n wan_env python=3.10
conda activate wan_env
# 또는 venv 사용:
python -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate # 리눅스/Mac
wan_env\\Scripts\\activate # 윈도우CUDA Toolkit: GPU 드라이버 버전과 일치시킵니다 (예: CUDA 12.x).
CUDA 지원을 갖춘 PyTorch:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>pip install transformers accelerate huggingface_hub ffmpeg-python opencv-pythontransformers: AI 모델을 로드할 때 사용됩니다.accelerate: 분산 훈련/추론을 최적화합니다.ffmpeg: 비디오 인코딩/디코딩을 처리합니다.Wan 14B I2V 720은 널리 문서화되어 있지 않으므로, Hugging Face 또는 GitHub에 호스팅되어 있다고 가정하겠습니다.
huggingface.co에서 계정을 만듭니다.
모델 레포지토리(예: Wan14B-I2V-720)를 찾습니다.
대용량 파일 다운로드를 위해 git-lfs를 사용하세요:
sudo apt-get install git-lfs # 리눅스
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/username/Wan14B-I2V-720>.bin 또는 .safetensors 파일을 확인하세요../models/wan14b).모델을 로드하기 위해 Python 스크립트(예: run_wan.py)를 생성하세요:
from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
import torch
model_path = "./models/wan14b" # 업데이트하세요!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16, # 혼합 정밀도로 VRAM 절약
device_map="auto" # 자동으로 GPU 사용
)
# 이미지-비디오 생성, 입력 처리를 위한 OpenCV 로드
import cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")
# 비디오 생성 (가상 API)
video_frames = model.generate(
image=image,
prompt="우주선이 성운을 통과하고 있습니다",
num_frames=24,
height=720,
width=1280
)
# 출력 저장
import ffmpeg
(video_frames
.output("output.mp4", vcodec="libx264")
.run())메모:
num_frames 또는 해상도를 줄이세요.스크립트를 실행하세요:
python run_wan.py예상 출력:
output.mp4)입니다.해결 방법: 비디오 해상도를 낮추거나 fp16 정밀도를 사용하거나 그래디언트 체크포인팅을 활성화하세요:
model.gradient_checkpointing_enable()requirements.txt에서 정확한 버전을 설치하세요.해결 방법: 올바른 CUDA 버전으로 PyTorch를 재설치하세요:
pip uninstall torch
pip install torch --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>accelerate의 최적화를 활성화하세요:
accelerate config # 최적화할 설정을 따라합니다.양자화: 모델 정밀도를 8비트로 줄입니다 (지원되는 경우):
model = quantize_model(model) # 가상의 방법입니다.모델 병렬화: 여러 GPU에 모델을 분산시킵니다.
ONNX Runtime 사용: 모델을 변환하여 더 빠른 추론을 가능하게 합니다.
로컬에서 Wan 14B I2V 720을 실행하는 것은 도전적인 프로젝트이지만 보람을 느낄 수 있습니다. 올바른 하드웨어와 인내로 강력한 비디오 생성 기능을 열 수 있습니다. 다음 사항을 기억하세요:
AI 모델이 발전함에 따라 도구도 진화합니다. 계속 배우고, 조정하고, 창작하세요—여러분의 다음 바이럴 비디오는 터미널 명령어 하나로 작성될 수 있습니다!
추가 자료:
행복한 생성 되세요! 🚀
끝
