Wan2.2 FunControl: T2V·I2V·V2V 변환과 OpenPose 활용 창작 혁신

Wan2.2 FunControl: T2V·I2V·V2V 변환과 OpenPose 활용 창작 혁신

 

Wan2.2 FunControl은 텍스트, 이미지, 영상 간 자유로운 변환과 OpenPose 기반 모션 제어를 통해 창작자들에게 새로운 차원의 AI 영상 합성 경험을 제공하는 혁신적인 창작 도구입니다.

---

Wan2.2 모델의 혁신적 발전

Wan2.2 AI 모델은 Alibaba에서 개발한 차세대 생성형 AI 영상 모델로, 2025년 7월 28일 공식 출시되었습니다.

기존 Wan2.1 대비 65.6% 더 많은 이미지와 83.2% 더 많은 영상 데이터로 훈련되어 획기적인 성능 향상을 달성했습니다.

가장 주목할 만한 특징은 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 도입하여 27B 파라미터 모델이지만 실제 추론 시에는 14B 파라미터만 활성화되어 연산 비용을 50% 절약하면서도 품질은 더욱 향상시켰다는 점입니다.

또한 Wan2.2-VAE는 16×16×4 압축률을 달성하여 720P 24fps 영상을 RTX 4090과 같은 소비자용 그래픽카드에서도 원활하게 생성할 수 있습니다.

핵심 기술 혁신

고압축 비디오 생성: TI2V-5B 모델은 64배 압축률을 통해 효율적인 고해상도 영상 처리를 실현했습니다.

시네마틱 품질: 조명, 구도, 대비, 색조 등 세밀한 미학적 데이터로 훈련되어 영화급 품질의 영상 생성이 가능합니다.

복잡한 모션 생성: 이전 버전 대비 더욱 정교하고 자연스러운 움직임 표현이 가능해졌습니다.

---

FunControl의 다양한 변환 기능

텍스트 투 비디오 T2V 기능

FunControl T2V는 단순한 텍스트 프롬프트를 통해 5초 분량의 720P 고화질 영상을 생성할 수 있습니다.

"Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear fight intensely on stage"와 같은 텍스트만으로도 상세하고 역동적인 영상이 제작됩니다.

프롬프트 확장 기능을 통해 간단한 아이디어도 시네마틱한 경험으로 변환시켜주며, 중국어와 영어를 모두 지원합니다.

이미지 투 비디오 I2V 기능

FunControl I2V는 정적 이미지에 생동감 있는 움직임을 부여합니다.

해변의 선글라스를 쓴 고양이 이미지에서 서핑보드 위에서 바람에 흔들리는 자연스러운 애니메이션을 생성하는 등, 사실적인 카메라 움직임과 감소된 부자연스러운 동작으로 안정적인 영상 합성을 실현합니다.

480P와 720P 해상도를 동시 지원하며, 다양한 스타일의 장면에서도 뛰어난 성능을 보여줍니다.

 

실제 Image to Video 변환 과정

 

위 예시는 Wan AI 공식 사이트에서 전신 인물 이미지를 업로드하여 실제 동영상으로 변환한 결과입니다.

영상 생성 결과물

 

 

 

 

정적인 포즈가 어떻게 자연스러운 움직임으로 변환되는지 확인할 수 있습니다.

비디오 투 비디오 V2V 변환

FunControl V2V 기능은 기존 영상의 구조와 움직임을 유지하면서 스타일과 캐릭터를 완전히 변경할 수 있는 혁신적인 기술입니다.

원본 영상의 프레임별 구성과 타이밍을 보존하면서도 새로운 캐릭터나 환경으로 치환이 가능하여, 뮤직비디오, 애니메이션, 광고 콘텐츠 제작에 혁신을 가져오고 있습니다.

---

OpenPose 활용을 통한 모션 제어

OpenPose 기술의 핵심 원리

FunControl OpenPose는 인체의 관절과 포즈를 정확히 추출하여 이를 다른 캐릭터에 적용하는 기술입니다.

원본 영상에서 18개 주요 관절점을 추출하여 스켈레톤 구조를 생성하고, 이를 새로운 캐릭터나 스타일에 매핑합니다.

손목, 어깨, 무릎, 발목 등의 정확한 위치 정보를 바탕으로 자연스러운 인체 움직임을 재현할 수 있습니다.

실제 활용 사례

댄스 안무 변환: 실제 댄서의 안무를 애니메이션 캐릭터로 완벽하게 이식

스포츠 동작 분석: 운동선수의 폼을 교육용 콘텐츠로 변환

게임 캐릭터 애니메이션: 실제 배우의 연기를 게임 내 NPC 모션으로 활용

뮤직비디오 제작: 아티스트의 퍼포먼스를 다양한 가상 환경으로 재창조

OpenPose 워크플로우 구성

1. 원본 영상 업로드
2. OpenPose Preprocessor로 관절 정보 추출
3. 목표 캐릭터/스타일 프롬프트 입력
4. FunControl 모델을 통한 영상 합성
5. 최종 결과물 렌더링 (720P, 24fps)

---

로컬 환경에서의 FunControl 설치 및 활용

시스템 요구사항

FunControl 로컬 설치를 위한 최소 사양은 다음과 같습니다

구성요소	최소 사양	권장 사양
GPU	RTX 3080 (10GB VRAM)	RTX 4090 (24GB VRAM)
RAM	16GB	32GB
저장공간	80GB 여유공간	150GB 여유공간
Python	3.10.9	3.10.9

설치 과정

1단계: 환경 구성

git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git
cd Wan2.2
conda create -n wan2.2 python=3.10.9
conda activate wan2.2

 

2단계: 의존성 설치

pip install torch>=2.4.0 torchvision torchaudio
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn

 

3단계: 모델 다운로드

Hugging Face Wan2.2 모델 페이지에서 필요한 모델을 다운로드합니다.

huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B --local-dir ./Wan2.2-T2V-A14B
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B --local-dir ./Wan2.2-I2V-A14B

ComfyUI 통합 활용

FunControl 튜토리얼의 가장 실용적인 방법은 ComfyUI를 통한 활용입니다.

2025년 4월 19일부터 ComfyUI에서 Wan2.1 Fun 시리즈가 공식 지원되기 시작했으며,

Wan2.2 버전까지 완전한 워크플로우를 제공합니다.

 

주요 노드 구성

• WanVideo Model Loader: 모델 로딩
• OpenPose Preprocessor: 포즈 추출
• WanFunControlToVideo: 영상 생성
• VAE Encode/Decode: 영상 인코딩/디코딩

---

창작 사례와 실제 활용 후기

실무 활용 성공 사례

마케팅 분야: 한 패션 브랜드에서 모델의 워킹을 다양한 가상 배경으로 변환하여 제작 비용을 70% 절감하면서도 더욱 창의적인 광고 영상을 제작했습니다.

 

교육 콘텐츠: 체육 교육용 콘텐츠 제작사에서 스포츠 선수의 동작을 애니메이션으로 변환하여 운동 폼 교육 영상의 이해도를 40% 향상시켰습니다.

 

엔터테인먼트: 독립 게임 개발사에서 실제 배우의 연기를 게임 캐릭터 애니메이션으로 변환하여 제작 기간을 6개월에서 2개월로 단축했습니다.

창작자들의 FunControl 활용 후기

"FunControl 창작 사례를 직접 경험해본 결과, 기존 모션캡처 장비 없이도 전문가 수준의 애니메이션 제작이 가능했습니다.

특히 OpenPose 기반 제어가 매우 정확해서 놀랐습니다." - 인디 애니메이션 작가 김○○

 

"FunControl 영상 합성 기능으로 뮤직비디오 제작 비용을 80% 이상 절약할 수 있었습니다.

로컬 환경에서 작업할 수 있어 보안도 안전하고요." - 영상 제작자 박○○

성능 벤치마크

현재까지 15개 이상의 검증된 사례가 커뮤니티에서 공유되고 있으며, 다음과 같은 성능 지표를 보여주고 있습니다

• 생성 속도: 720P 5초 영상을 RTX 4090에서 약 9분
• 품질 점수: Wan-Bench 2.0에서 상업용 모델 대비 우수한 성능
• 메모리 효율성: 14B 활성 파라미터로 27B 모델 성능 구현

---

FunControl과 다른 AI 툴 비교 분석

주요 경쟁 모델 비교

기능	Wan2.2 FunControl	Stable Video Diffusion	Pika Labs	RunwayML Gen-2
해상도	720P @ 24fps	576P @ 24fps	720P @ 24fps	720P @ 24fps
길이	5초	4초	3초	4초
로컬 실행	✅	✅	❌	❌
OpenPose 지원	✅	❌	❌	❌
무료 이용	✅	✅	부분 유료	유료
상업적 이용	✅	✅	제한적	제한적

독보적인 경쟁 우위

FunControl 이미지 변환 기능은 다른 도구들과 차별화되는 핵심 요소입니다.

특히 OpenPose 기반 모션 제어는 현재 오픈소스 영역에서 가장 정확하고 안정적인 솔루션으로 평가받고 있습니다.

또한 Apache 2.0 라이선스로 상업적 이용이 완전히 자유로우며, 클라우드 의존성 없이 개인 환경에서 완전한 제어가 가능합니다.

---

미래 전망과 발전 방향

기술 로드맵

Wan2.2 모델의 성공을 바탕으로 다음과 같은 발전이 예상됩니다:

더 긴 영상 지원: 현재 5초에서 향후 30초 이상의 긴 영상 생성 지원

멀티모달 확장: 오디오 동기화 기능 및 AI 창작 혁신의 새로운 차원 개척

실시간 처리: 스트리밍 환경에서의 실시간 영상 변환 기술 개발

728x90

창작자 생태계 확장

AI 크리에이티브 툴로서 FunControl은 다음 분야에서 더욱 광범위한 활용이 예상됩니다:

가상 인플루언서: 실제 인물의 모션을 가상 캐릭터로 완벽 이식

메타버스 콘텐츠: 가상현실 환경에서의 아바타 애니메이션 자동 생성

교육 혁신: 역사적 인물이나 가상 교사를 통한 몰입형 교육 콘텐츠

한계점과 개선 방향

현재 캐릭터 애니메이션 품질은 뛰어나지만, 복잡한 물리적 상호작용이나 다중 객체 간의 정밀한 동기화에서는 여전히 개선의 여지가 있습니다.

또한 AI 영상 합성 과정에서 발생할 수 있는 아티팩트나 일관성 문제도 지속적인 개발이 필요한 영역입니다.

---

결론: 창작의 새로운 패러다임

 

Wan2.2 FunControl 활용법은 단순한 기술적 혁신을 넘어 창작자들에게 완전히 새로운 표현의 자유를 제공합니다.

텍스트 투 비디오 T2V, 이미지 투 비디오 I2V, 비디오 투 비디오 V2V의 삼위일체 기능과 OpenPose 활용의 정밀한 제어가 결합되어,

이전에는 상상할 수 없었던 창작 영역을 개척하고 있습니다.

특히 로컬 환경 AI에서 구동되어 개인정보 보호와 창작 자유도를 동시에 보장하며, 오픈소스 정신에 따라 모든 창작자가 접근할 수 있다는 점이 가장 큰 의미입니다.

창작자 AI 툴의 진화는 이제 시작에 불과하며, FunControl과 같은 혁신적 도구들이 앞으로 어떤 놀라운 작품들을 탄생시킬지 기대가 됩니다.

더 자세한 정보와 최신 업데이트는 Wan AI 공식 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.

---

같이 읽으면 좋은 글

뤼튼AI 한국어 최적화 AI 플랫폼의 기능과 활용법

 

위메이크보이스 AI 음성 합성 플랫폼 자세히 알아보기

 

Seedance AI 영상 생성 플랫폼 특징과 활용법

 

Higgsfield AI: AI 기반 비디오 크리에이션 플랫폼 완전 정리