2026/09/14

로컬 실행 가능한 Wan 모델: 2.1·2.2 가중치, GPU 메모리와 ComfyUI 설정 안내

Wan 로컬 실행에 쓸 공식 2.1·2.2 모델을 선택하세요. 다운로드 위치, 실행 환경별 VRAM, ComfyUI 필수 파일과 저장 폴더를 확인하고 8GB 오프로딩과 24GB 공식 명령의 차이를 구분합니다. 실제 생성 시간과 채택한 영상으로 비용을 측정하는 방법도 안내합니다.

Wan을 로컬에서 실행하려면 다운로드 가능한 Wan 2.1 또는 Wan 2.2 가중치부터 선택하세요. 텍스트와 이미지를 모두 쓰려면 Wan 2.2 TI2V-5B, 작은 텍스트 영상 생성 모델이 필요하면 Wan 2.1 T2V-1.3B가 출발점입니다. 2026년 9월 14일 확인한 공식 Wan-Video와 Wan-AI 목록에서는 다운로드 가능한 Wan 2.7·Wan 3.0 배포를 확인하지 못했습니다.^[1]^[2]^[3]^[4]

하드웨어 요구 사항은 모델뿐 아니라 실행 환경에 따라 달라집니다. Wan 2.2 5B 공식 명령은 VRAM 24GB 이상을 명시하지만, ComfyUI는 네이티브 오프로딩을 사용하면 8GB에 들어갈 것으로 안내합니다. 서로 다른 실행 방법의 수치입니다. wan 3.0 system requirements를 찾고 있다면 아래에서 실제 모델과 실행 경로를 먼저 구분하세요.^[5]^[6]

핵심 요약

Wan 2.1과 2.2에는 공식 저장소와 다운로드 가능한 모델 카드가 있습니다. 막연한 ‘Wan 다운로드’ 대신 정확한 모델을 선택하세요.^[2]^[1]
Wan 2.1 T2V-1.3B는 480P용이며 공식 카드의 VRAM 수치는 8.19GB입니다. 모든 8GB GPU에서 작동한다는 보장은 아닙니다.^[7]
Wan 2.2 TI2V-5B는 문서상 720P 등급의 텍스트·이미지 입력을 지원합니다. 공식 명령과 Comfy 오프로딩 워크플로의 메모리 안내는 다릅니다.^[5]^[6]
ComfyUI의 Wan 3.0 API 워크플로는 호스팅 추론을 사용합니다. 설치해도 Wan 3.0 체크포인트를 다운로드하지 않습니다.^[8]^[9]
로컬 비용은 실제 장비, 실행 환경, 설정, 채택한 출력으로 계산해야 합니다. 이 글은 측정 방법을 제시하며 GPU 시간 실측값을 만들어 넣지 않습니다.^[1]^[6]

현재 로컬에서 실행할 수 있는 Wan 모델

다운로드 가능 여부는 저장소와 모델 파일로 확인해야 합니다. 호스팅 API의 모델 ID만으로는 로컬 배포를 입증할 수 없습니다. 공식 자료에서 Wan 2.1과 2.2는 확인되지만, 각 계열에 작업별 체크포인트가 있으므로 생성 모드를 먼저 정하세요.^[2]^[1]

세대·모델	확인된 로컬 경로	공식 배포물 라이선스 표기	선택 용도
Wan 2.1 T2V-1.3B	공식 저장소와 Wan-AI 모델 카드	Apache-2.0	작은 480P 텍스트 영상 생성
Wan 2.1 14B 계열	공식 T2V·I2V 배포	Apache-2.0	특정 2.1 체크포인트를 쓰는 기존 구성
Wan 2.2 TI2V-5B	공식 저장소와 Wan-AI 모델 카드	Apache-2.0	텍스트·이미지를 하나의 모델로 처리
Wan 2.2 T2V/I2V-A14B	공식 저장소와 다운로드 링크	Apache-2.0	작업별 대형 모델 구성
Wan 2.7	확인한 공식 목록에 가중치 배포 없음	로컬 배포 라이선스 확인 안 됨	필요하면 문서화된 호스팅 API 사용
Wan 3.0	확인한 공식 목록에 가중치 배포 없음	로컬 배포 라이선스 확인 안 됨	호스팅 모델·API 워크플로

마지막 두 행은 확인일의 근거를 설명하며 향후 출시를 예측하지 않습니다. 다른 게시자가 같은 버전 이름의 저장소를 만들었다고 공식 배포가 되는 것은 아닙니다.^[3]^[4]

라이선스 표기는 공개된 모델 패키지의 정보입니다. 실제 다운로드할 파일과 커뮤니티 파생 모델의 라이선스를 각각 확인하세요. 공개 여부만 궁금하다면 Wan 3.0 오픈소스 현황을 참고하세요. 이 글의 나머지는 모델과 장비 선택에 집중합니다.

GPU 메모리는 정확한 실행 환경과 함께 비교하기

재현할 수 있는 구성에 연결된 메모리 수치가 유용합니다. 공식 자료에는 다음과 같이 서로 다른 조건이 있습니다.^[7]^[5]^[1]^[6]

모델·실행 경로	공개된 메모리 안내	이 수치만으로 알 수 없는 것
Wan 2.1 T2V-1.3B, 공식 모델 설명	VRAM 8.19GB	모든 8GB 카드·설정에서의 실행 여부
Wan 2.2 TI2V-5B, 공식 명령	VRAM 24GB 이상	모든 런타임에 공통인 최소 사양
Wan 2.2 TI2V-5B, Comfy 네이티브 오프로딩	VRAM 8GB에 들어갈 것으로 안내	특정 구성의 보장이나 생성 시간
Wan 2.2 T2V/I2V-A14B, 공식 단일 GPU 명령	VRAM 80GB 이상	변환·오프로딩 워크플로의 요구 사항

공식 5B 명령은 --offload_model True, --convert_model_dtype, --t5_cpu를 사용합니다. Comfy는 자체 로딩·오프로딩 동작과 분리된 모델 파일을 사용합니다. 체크포인트 이름만이 아니라 전체 실행 경로를 비교하세요.^[5]^[6]

오프로딩은 작업 일부를 저장하고 처리하는 위치를 바꿉니다. 작업 메모리와 데이터 전송이 없어지는 것은 아닙니다. 8GB 구성을 선택하기 전에 시스템 RAM, 디스크 여유 공간, 해당 그래프의 동작을 확인하세요. 확인한 Comfy 문단에는 모든 환경에 적용할 RAM 최소치가 없으므로 임의의 숫자를 제시하지 않습니다.

정밀도도 구분해야 합니다. Comfy의 5B 예시는 FP16 확산 파일과 FP8 텍스트 인코더를 사용합니다. 전체 구성을 ‘FP8 모델’이라고 하면 이 차이가 사라집니다. 대형 T2V 예시는 고노이즈·저노이즈 확산 파일을 따로 쓰므로 단일 5B 로더 구성을 그대로 바꿔 쓸 수 없습니다.^[6]

실제 배포자에서 정확한 모델 파일 받기

추론 저장소는 GitHub의 Wan-Video, 모델 카드는 Hugging Face의 Wan-AI에서 찾으세요. 저장소의 다운로드 링크를 따라가며 작업 유형, 버전, 파일 형식을 확인한 뒤 큰 파일을 받습니다.^[3]^[4]

작은 텍스트 영상 생성 모델: Wan 2.1 T2V-1.3B.^[7]
텍스트·이미지 통합 모델: Wan 2.2 TI2V-5B.^[5]
Comfy용 파일과 네이티브 그래프: 공식 Wan 2.2 튜토리얼.^[6]

Hugging Face에는 여러 게시자가 있습니다. 검색 결과가 곧 Wan-AI 공식 모델은 아닙니다. 커뮤니티 GGUF 변환본을 쓰려면 원본 체크포인트, 양자화 수준, 호환 로더가 워크플로에 맞는지 확인하세요. 파일 확장자를 바꾼다고 다른 세대의 Wan이 되지는 않습니다.

모델 카드 URL, 다운로드한 파일명, 워크플로 버전을 기록해 두면 메모리 부족이나 로더 오류를 추적하기 쉽습니다. 두 설치법이 서로 다른 VAE·텍스트 인코더를 쓴다면 파일을 섞기 전에 의존 관계를 비교하세요.

Wan 2.2 5B ComfyUI 워크플로 구성하기

Comfy의 네이티브 5B 튜토리얼을 하나의 완성된 구성으로 사용하세요. 필요한 세 파일은 각각 다른 폴더에 들어갑니다.^[6]

구성 요소	파일	ComfyUI 저장 위치
확산 모델	`wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors`	`models/diffusion_models/`
텍스트 인코더	`umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`	`models/text_encoders/`
VAE	`wan2.2_vae.safetensors`	`models/vae/`

공식 튜토리얼의 링크로 받으세요. 다른 모델 파일의 이름만 바꿔 드롭다운에 표시해도 필요한 구성 요소와 일치하지 않습니다.

ComfyUI를 업데이트하고 Wan2.2 5B 템플릿을 찾습니다. 없으면 버전과 시작 시 import 오류를 확인합니다.^[6]
공식 안내에서 연결한 세 파일을 받아 표의 폴더에 배치합니다.^[6]
확산 모델, CLIP·텍스트 인코더, VAE 로더에서 정확한 파일을 선택했는지 확인합니다.^[6]
템플릿 기본 설정과 간단한 프롬프트로 시작합니다. 이미지 입력은 튜토리얼의 선택적 이미지 로더를 활성화합니다.^[6]
작은 시험 작업을 생성하고 저장된 영상, 최대 메모리 사용량, 소요 시간을 기록한 뒤 크기나 프레임 수를 늘립니다.

메모리가 부족하면 기준 설정으로 돌아가 한 번에 한 항목만 바꾸세요. 모델을 받거나 불러오는 데 성공했다고 최대 크기의 영상까지 생성할 수 있는 것은 아닙니다. 로딩 중 오류와 후반 디코딩 중 오류도 구분해서 조사해야 합니다.

독립 실행용 공식 구현의 5B 명령은 720P 등급에서 1280*704 또는 704*1280을 사용합니다. 이를 모든 경우에 1280×720으로 바꾸어 이해하지 마세요. 선택한 런타임의 치수와 화면 비율 규칙을 따릅니다.^[5]

채택한 출력 기준으로 로컬 비용 측정하기

이미 보유한 GPU, 대여 장비, 새로 구매한 워크스테이션은 비용이 다릅니다. 모든 환경에 통하는 ‘로컬 영상 한 편의 비용’은 없습니다. 모델 로딩, 입력 준비, 버린 결과, 최종 내보내기에 든 시간도 포함해야 합니다.

모델, 런타임 버전, GPU, 정밀도, 오프로딩 설정, 치수, 프레임 수, 프롬프트를 기록하세요. 첫 로딩과 반복 생성을 구분하고 실제 경과 시간, GPU·시스템 메모리, 전력 또는 대여료, 결과의 합격 여부를 측정합니다. 제출한 작업당 비용보다 채택한 출력당 비용을 비교하는 것이 유용합니다.

호스팅 기준값으로, 2026년 9월 14일 reAPI Wan 3.0 표의 720P 표시 단가는 $0.068/초였습니다. 출력 10초에 표시 단가를 곱한 $0.680은 참조 영상 추가분과 크레딧 반올림 전 추정치입니다. 다른 모델의 가격 예시이며 로컬 Wan 2.2와 화질·속도가 같다는 뜻은 아닙니다.^[10]^[11]

로컬 구성에 없는 문서화된 호스팅 기능이 필요하거나 장비 관리 비용이 맞지 않으면 API를 선택할 수 있습니다. Wan 3.0은 최대 30초와 네이티브 음성을 지원하지만 참조 영상·출력 합계도 30초 이하여야 합니다.^[11]

기기 내에서 처리해야 하는 자료, 재현 가능한 실험, 특정 체크포인트의 반복 사용에는 로컬 Wan이 적합할 수 있습니다. 음성 기반 작업이나 긴 워크플로를 모두 제외할 필요도 없습니다. 2.2 계열에는 별도 요구 사항을 가진 speech-to-video와 애니메이션 모델이 있습니다. 배치 작업 역시 반드시 API가 필요한 것은 아니며 가용 장비와 허용 대기 시간에 따라 결정합니다.^[1]

Wan-Video. Wan-Video/Wan2.2: Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models. 2026년 9월 14일 확인: github.com/Wan-Video/Wan2.2
Wan-Video. Wan-Video/Wan2.1: Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models. 2026년 9월 14일 확인: github.com/Wan-Video/Wan2.1
Wan-Video. Wan. 2026년 9월 14일 확인: github.com/Wan-Video
Wan-AI. Wan-AI (Wan-AI). 2026년 9월 14일 확인: huggingface.co/Wan-AI/models
Wan-AI. Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B · Hugging Face. 2026년 9월 14일 확인: huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
Comfy. Wan2.2 Video Generation ComfyUI Official Native Workflow Example - ComfyUI. 2026년 9월 14일 확인: docs.comfy.org/tutorials/video/wan/wan2_2
Wan-AI. Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B · Hugging Face. 2026년 9월 14일 확인: huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B
Comfy. Wan 3.0 in ComfyUI: Native 30-Second Video with Omni-Reference Control. 2026년 9월 14일 확인: blog.comfy.org/p/wan-30-in-comfyui-native-30-second
Comfy. FAQs about Partner Nodes - ComfyUI. 2026년 9월 14일 확인: docs.comfy.org/tutorials/partner-nodes/faq
reAPI. Wan 3.0 — 30-Second Omni-Modal Video Generation. 2026년 9월 14일 확인: reapi.ai/models/wan-3-0
reAPI. Wan 3.0 | reAPI. 2026년 9월 14일 확인: reapi.ai/docs/wan-3-0