(AI 박사 학위는 필요하지 않습니다!)
“무지개 위로 점프하는 돌고래”와 같은 텍스트 프롬프트를 입력하고 AI가 생성한 720p 비디오가 여러분의 컴퓨터에서 나타나는 것을 상상해보세요. 이것이 Wan 14B txt2video의 마법입니다. 텍스트를 비디오로 합성하는 경계를 밀어내는 오픈 소스 모델입니다.
Wan 14B txt2video 720p 테스트 #AI #AIイラスト #Comfyui pic.twitter.com/q9cauU5Qlu
— toyxyz (@toyxyz3) 2025년 2월 26일
그런데 이 미래 기술을 어떻게 자신의 머신에서 실행할 수 있을까요? 이 가이드에서는 복잡한 전문 용어 없이 간단한 단계로 설명하겠습니다. 여러분이 취미로 하는 사람, 콘텐츠 제작자, 아니면 AI에 호기심이 있는 사람이라면, 아이디어를 비디오로 변환해보세요—클라우드 구독은 필요 없습니다.
Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator를 한 곳에서 사용하고 싶으신가요?
본격적으로 시작하기 전에 설정을 준비해봅시다. 체크리스트는 다음과 같습니다:
기초를 다져봅시다.
터미널을 열고 다음을 실행합니다:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3.10 python3-pip git -y
# CUDA 11.8 설치
wget <https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run>
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# CUDA 지원이 있는 PyTorch 설치
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu118>
모델의 코드는 GitHub에 있습니다. 가져봅시다:
git clone <https://github.com/wan-org/Wan-14B-txt2video.git>
cd Wan-14B-txt2video
전문가 팁: README.md를 확인하여 업데이트를 읽어보세요. AI 분야는 TikTok 트렌드보다 빠르게 발전하고 있습니다!
종속성 문제를 피하세요! 프로젝트를 분리하십시오:
python3 -m venv wan-env
source wan-env/bin/activate # 리눅스/WSL
# 윈도우 CMD의 경우: .\\wan-env\\Scripts\\activate
요구 사항 설치:
pip install -r requirements.txt
레포지토리에는 실제 AI 모델이 포함되어 있지 않습니다 (너무 큽니다). 사전 훈련된 가중치를 다운로드하세요:
모델의 Hugging Face 페이지에 방문하세요 (필요시 등록하세요).
git lfs를 사용해 다운로드하세요:
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/wan-14b/txt2video-720p>
txt2video-720p 폴더를 프로젝트 디렉토리로 이동하세요.
여러분의 걸작을 만들 시간입니다!
프롬프트 제작하기:
구체적으로 작성하세요. “도시 풍경” 대신 다음을 시도해보세요:
“미래적 네온이 빛나는 도시의 밤, 고층 빌딩 사이를 나는 자동차, 사이버펑크 스타일, 720p, 30fps.”
config.yaml에서 설정 조정하기:
파일을 열고 조정하세요:
output_resolution: [1280, 720]
num_frames: 90 # 30fps에서 3초
guidance_scale: 7.5 # 높을수록 프롬프트에 더 잘 따릅니다
seed: 42 # 다른 결과를 위해 변경하십시오
스크립트 실행하기:
python generate.py --prompt "YOUR_PROMPT" --config config.yaml
참고: 첫 번째 실행은 더 오래 걸립니다 (모델 초기화). 이후 실행에서는 캐시된 가중치를 사용합니다.
여러분의 터미널은 매트릭스의 한 장면처럼 보일 것입니다. 주목할 점은 다음과 같습니다:
nvidia-smi (리눅스/WSL) 또는 작업 관리자 (윈도우)를 실행해 GPU 로드를 확인하세요.num_frames 또는 output_resolution을 config.yaml에서 줄이세요.guidance_scale을 늘리거나 프롬프트를 수정하세요.생성된 비디오(예: output_001.mp4)는 results 폴더에 있습니다.
향상시키다:
FFmpeg로 업스케일:
ffmpeg -i output_001.mp4 -vf "scale=1280:720:flags=lanczos" upscaled.mp4
음악 추가: Audacity 또는 Epidemic Sound의 로열티 무료 음악을 사용하세요.
배치 처리: 여러 프롬프트를 저녁에 대기열에 넣으세요.
xFormers 사용: 추론 속도를 높이기 위해 이 라이브러리를 설치하세요:
pip install xformers
정밀도 줄이기: 더 빠른 (하지만 약간 덜 선명한) 비디오를 위해 fp16을 config.yaml에서 사용하세요.
Q: 이걸 Mac M2에서 실행할 수 있나요?
A: 안타깝게도 아닙니다. Apple의 Metal API는 CUDA에 의존하는 모델과 완전히 호환되지 않습니다.
Q: 왜 720p이고 4K가 아닌가요?
A: 720p는 약 8GB VRAM이 필요합니다. 4K는 현재 $10,000 GPU가 필요합니다.
Q: 내 비디오는 겨우 2초 길이입니다. 도와주세요!
A: num_frames를 config.yaml에서 늘리세요. 각 프레임은 1/30초입니다.
Q: 내 버전의 Wan 14B를 훈련할 수 있나요?
A: 기술적으로는 가능하지만 레이블이 있는 비디오 데이터셋과 많은 컴퓨팅 파워가 필요합니다.
로컬에서 Wan 14B txt2video를 실행하는 것은 마치 여러분의 PC에 스필버그급 감독이 있는 것과 같습니다—명확한 지침(및 괜찮은 GPU)이 필요합니다. 기술이 아직 완벽하지 않지만(가끔 초현실적인 글리치가 나타날 수 있습니다), 콘텐츠 제작의 미래를 마주할 수 있는 짜릿한 경험입니다.
앞으로 나아가 창작하세요:
기억하세요, 오늘 생성된 모든 AI 비디오는 내일의 홀로그램 블록버스터를 위한 발판입니다. 즐거운 렌더링 되세요! 🎥✨
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