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ComfyUI 기반 생성형 AI 영상 모델 심층 분석: T2V 및 I2V 모델 비교 가이드

서론 및 보고서 개요

이 보고서는 ComfyUI 환경에서 텍스트-투-비디오(T2V) 및 이미지-투-비디오(I2V) 모델의 성능과 안정성을 비교 분석하여 사용자에게 심층적이고 실용적인 가이드를 제공하는 것을 목적으로 한다. 사용자의 질의는 "T2V 모델 추천"과 "I2V가 T2V보다 안정적인지"에 대한 전문가적 견해를 요구하고 있다. 이 보고서는 단순한 목록 나열을 넘어, 각 모델의 기술적 특징, 장단점, 그리고 실제 창작 과정에서의 활용 방안을 종합적으로 다룬다. 특히, 노드 기반의 유연한 워크플로우를 제공하는 ComfyUI의 특성을 고려하여 모델 선택과 활용에 대한 전략적 접근법을 제시한다. ComfyUI는 오픈 소스이며, 구독료 없이 로컬에서 빠르고 완벽한 제어가 가능한 장점을 가지고 있어 영상 생성 AI의 복잡한 워크플로우를 구축하는 데 이상적인 플랫폼으로 평가받는다.1 최근 AI 영상 생성 기술은 괄목할 만한 발전을 이루었으며, 그 중심에는 **확산 모델(Diffusion Model)**이라는 핵심 기술이 자리하고 있다.2 이 모델들은 노이즈가 있는 이미지에서 점진적으로 노이즈를 제거하여 고품질의 영상을 생성하는 방식으로, 이미지 생성 분야의 성공을 영상으로 확장시켰다. 이와 함께, **로라(LoRA, Low-Rank Adaptation)**는 전체 모델을 재학습시키지 않고도 특정 스타일이나 캐릭터의 일관성을 정밀하게 제어할 수 있는 미세 조정 기술로 각광받고 있다.3 또한, MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처는 Wan2.2와 같은 최신 모델에 도입된 혁신적인 기술이다.7 이는 각기 다른 전문성을 가진 ‘전문가’ 모델들을 활용하여 동일한 연산 비용으로 모델의 전반적인 역량을 확장시키는 방식이다. 이러한 MoE 아키텍처는 노이즈 제거 과정에서 여러 전문가 모델을 교차로 활용함으로써 복잡한 영상과 모션 생성 성능을 크게 향상시키는 데 기여한다.7

ComfyUI용 T2V 모델 심층 분석: Wan 시리즈 및 기타 주요 모델

Wan 시리즈: 성능 및 기술적 진보

AI 영상 생성 모델 시장에서 Wan 시리즈는 그 성능과 기술적 진보로 주목받고 있다. 특히, Wan2.1과 Wan2.2 모델은 ComfyUI 사용자들이 많이 활용하는 주요 모델이다.

Wan2.1

Wan2.1은 T2V(텍스트-투-비디오)와 I2V(이미지-투-비디오) 모두에서 강력한 성능을 보이는 다재다능한 모델로 평가된다.3 이 모델은 사용자의 하드웨어 환경에 맞춰 선택할 수 있는 1.3B(13억)와 14B(140억)의 두 가지 매개변수 옵션을 제공한다.3 1.3B 모델은 효율성을 중시하여 빠른 프로토타이핑에 적합하며, 14B 모델은 720p 해상도까지 지원하는 전문가급 품질의 영상을 생성할 수 있다.3 또한, 중국어와 영어 이중 언어 텍스트 생성을 지원하는 것도 특징이다.3 커뮤니티에서 개발된 특정 워크플로우와 LoRA를 활용하면 Wan2.1의 성능을 더욱 정교하게 제어할 수 있다.

Wan2.2

Wan2.2는 전작인 Wan2.1 대비 여러 혁신적인 기술을 도입했다. 핵심 기술은 다음과 같다. MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처: Wan2.2는 비디오 확산 모델에 MoE 아키텍처를 도입하여 노이즈 제거 과정을 전문화된 전문가 모델들로 분리함으로써, 동일한 연산 비용으로 전체 모델 용량을 확장했다.7 이로 인해 복잡한 움직임(motion)을 보다 효과적으로 생성할 수 있게 되었다. 시네마틱 수준의 미학: 조명, 구도, 대비, 색조 등 세부적인 라벨링이 포함된 방대한 데이터셋으로 학습되어, 시네마틱 스타일의 영상을 보다 정밀하게 제어할 수 있다.7 Wan2.1 대비 65.6% 더 많은 이미지와 83.2% 더 많은 영상으로 학습되어 움직임, 의미론, 미학 등 여러 차원에서 뛰어난 일반화 성능을 보여준다.7 고효율 고화질 하이브리드 TI2V: Wan2.2는 5B 모델을 통해 24fps의 720p 해상도 비디오를 일반 소비자용 GPU(예: 4090)에서도 생성할 수 있도록 지원하며, 이는 현재 공개된 모델 중 가장 빠른 속도를 자랑한다.7

혁신과 사용자 경험의 역설

Wan2.2는 기술적으로는 MoE 아키텍처와 방대한 학습 데이터셋을 통해 전작보다 진보한 모델임이 분명하다.7 그러나 실제 사용자 커뮤니티의 피드백을 보면 흥미로운 역설이 발견된다. 일부 사용자는 Wan2.2가 "프롬프트를 따르는 데 어려움이 있다"고 지적하며, 오히려 Wan2.1이 더 나은 결과물을 보여준다고 언급한다.5 이는 최신 기술이 항상 모든 사용자에게 최적의 결과를 보장하는 것은 아님을 시사한다. 새로운 모델의 복잡한 아키텍처나 학습 방식이 특정 프롬프트 기반의 워크플로우에서는 예상치 못한 결과를 초래할 수 있기 때문이다. 따라서 사용자는 단순히 최신 모델을 맹목적으로 추종하기보다는, 각자의 프로젝트 목적에 맞는 모델을 선택하고, 커뮤니티에서 활발히 개발되고 있는 LoRA 등 보조 도구들을 활용하여 최적의 결과물을 찾아내는 노력이 필요하다.5

기타 주요 모델 및 비교

Wan 시리즈 외에도 AnimateDiff와 HotshotXL은 ComfyUI에서 T2V 워크플로우를 구축할 때 고려할 수 있는 중요한 모델들이다. 이 두 모델의 비교를 통해 AI 영상 생성 모델의 주요 특성인 '안정성 대 현실성'의 상충 관계를 이해할 수 있다. HotshotXL: HotshotXL은 높은 수준의 현실성을 목표로 설계되었지만, SDXL 기본 모델과 함께 사용할 경우 결과물이 "깜빡거리고(flickery) 일관성이 떨어진다"는 평가를 받는다.8 이는 모델이 매 프레임마다 세부적인 디테일을 재구성하려는 경향 때문에 발생할 수 있는 현상이다. AnimateDiff: AnimateDiff는 상대적으로 '회화적(painterly)'인 품질을 보이지만, 움직임의 일관성과 안정성 측면에서는 더 나은 성능을 보여주는 것으로 평가된다.8 이 모델은 모션 일관성을 우선시하는 아키텍처를 통해 영상의 흐름을 부드럽게 유지하는 데 강점을 가진다. 이러한 비교는 AI 영상 생성에서 모델 선택의 중요한 기준을 제시한다. 현실적인 디테일을 우선시하는 프로젝트라면 HotshotXL이 더 나은 선택일 수 있지만, 부드럽고 일관된 움직임이 중요한 경우에는 AnimateDiff가 더 적합할 수 있다.8 이는 곧 사용자가 어떤 가치를 더 중요하게 생각하는지에 따라 "최고의" 모델이 달라진다는 것을 의미한다.

모델별 활용 가이드 및 팁

ComfyUI에서 각 모델의 잠재력을 최대한 활용하려면 몇 가지 실용적인 팁이 필요하다. LoRA 활용: Wan2.1 또는 Wan2.2 모델과 함께 커뮤니티에서 공유되는 LoRA를 활용하면 특정 스타일이나 캐릭터를 영상에 일관되게 적용할 수 있다.5 Hugging Face나 Civitai와 같은 플랫폼에서 다양한 LoRA들을 찾아볼 수 있으며, 이를 워크플로우에 통합하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.4 정밀도 설정: 모델의 성능과 하드웨어 요구사항 사이의 균형을 맞추기 위해 정밀도(precision) 설정을 이해하는 것이 중요하다.3 fp16(16-bit 부동 소수점)은 일반적으로 널리 지원되며 좋은 품질을 제공한다. fp8(8-bit 부동 소수점)은 가장 낮은 정밀도를 가지므로 하드웨어 요구사항이 낮지만, 품질 저하가 발생할 수 있다. BF16(bfloat16)은 Ampere 아키텍처 이상의 GPU에서 지원되며, fp16보다 더 나은 시각적 충실도를 제공하는 것으로 알려져 있다.10

사용자의 GPU 사양과 프로젝트의 요구사항에 따라 이러한 설정을 적절히 조절하는 것이 워크플로우의 효율성을 높이는 방법이다.

T2V vs. I2V: 안정성 및 활용 시나리오 심층 비교

사용자의 핵심 질의 중 하나인 "I2V가 T2V보다 안정성이 있는가"에 대한 답변은 명확하다. 이미지-투-비디오(I2V)는 텍스트-투-비디오(T2V)보다 본질적으로 더 안정적이고 일관된 결과를 생성한다. 이러한 안정성의 차이는 각 기술의 근본적인 메커니즘에서 비롯된다.

I2V의 우수한 안정성 메커니즘

T2V는 순전히 텍스트 프롬프트에 의존하여 영상의 모든 시각적 정보를 처음부터 생성해야 한다.11 이는 본질적으로 예측 불가능성을 내포하며, 프레임 간에 사물이나 배경이 갑자기 변화하거나 사라지는 **시간적 깜박임(temporal flickering)**과 같은 현상을 초래하기 쉽다.12 반면, I2V는 **컨디셔닝 이미지(conditioning image)**를 영상 생성의 출발점으로 사용한다.11 이 이미지는 모델에게 "직접적이고 구체적인 시각적 기준점"을 제공하며, 영상 전반에 걸쳐 이 기준점을 유지하도록 안내한다. I2V의 안정성을 가능하게 하는 주요 기술적 메커니즘은 다음과 같다. 공간-시간 및 교차-프레임 어텐션(Spatiotemporal and Cross-Frame Attention): I2V 모델은 이 기술을 통해 컨디셔닝 이미지의 노이즈 없는 정보를 이후의 프레임들로 전파시킨다.11 이를 통해 영상 전체에서 주제, 배경, 스타일의 일관성이 유지된다. 첫 프레임 기반 노이즈 초기화(Noise Initialization from the First Frame): 이 기술은 첫 번째 이미지의 저주파 대역을 활용하여 초기 노이즈를 구성함으로써 전체 영상의 레이아웃 일관성을 높인다.13 컨디셔닝 이미지의 역할: 컨디셔닝 이미지는 단순한 출발점을 넘어, 확산 과정의 모든 단계에 걸쳐 모델의 결정을 안내하는 "사전 지식(prior knowledge)"의 역할을 한다.11 이 강력한 제약 조건은 I2V 워크플로우를 T2V보다 훨씬 예측 가능하고 효율적으로 만들어준다.15 결론적으로 I2V의 안정성은 우연이 아니라, 확산 모델이 강력하고 일관된 시각적 입력에 기반하여 작동하도록 설계된 기술적 결과이다.

창의적 제어 및 유연성

T2V와 I2V는 안정성뿐만 아니라 창의적 제어와 유연성 측면에서도 뚜렷한 차이를 보인다. T2V의 강점: T2V는 무제한적인 장면 옵션을 제공하며, 현실에 존재하지 않는 순수한 창의적 아이디어를 시각화하는 데 가장 적합한 도구이다.15 그러나 원하는 결과물을 얻기 위해서는 **프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)**에 상당한 시간과 노력을 투자해야 한다.11 I2V의 강점: I2V는 특정 시각적 정체성을 유지해야 하는 시나리오에 강점을 가진다.15 사용자는 고정된 시각적 요소를 기반으로 움직임을 정밀하게 제어할 수 있으므로, 캐릭터나 제품의 움직임을 애니메이션화하는 등의 작업에 이상적이다.12

워크플로우 및 효율성 분석

워크플로우의 관점에서 볼 때, T2V와 I2V는 다음과 같은 차이를 보인다. T2V 워크플로우: 복잡한 프롬프트 엔지니어링과 시행착오가 특징이며, 동일한 프롬프트로도 다른 결과가 나올 수 있다.11 프롬프트의 작은 변경이 영상 전체에 큰 영향을 미치므로, 결과물 버전 관리도 어렵다.15 I2V 워크플로우: 훨씬 효율적이고 직관적이다.15 원본 이미지가 명확한 기준점을 제공하기 때문에, 동일한 움직임 설정을 여러 이미지에 일괄적으로 적용하여 대량의 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있다.15 이는 특히 브랜드의 일관성을 유지해야 하는 상업적 프로젝트에 매우 유리하다.

종합 추천 및 결론

모델별 추천 시나리오 요약

다음 표는 T2V 및 I2V 모델의 주요 특징과 추천 활용 시나리오를 종합적으로 비교한 것이다. 이 표는 사용자가 자신의 프로젝트 목표에 맞는 모델을 신속하게 선택하는 데 도움을 줄 것이다.

모델 이름 생성 방식 핵심 강점 주요 한계점 주 사용 사례 안정성 (1-5점) 하드웨어 요구사항 주요 소스 Wan2.1 T2V, I2V 다재다능, 효율성 및 품질 선택 가능 최신 모델 대비 미학적 제어 부족 빠른 프로토타이핑, 애니메이션 3-4 15GB VRAM (1.3B) 40GB VRAM (14B) 3 Wan2.2 T2V, I2V MoE 아키텍처 기반의 미학적, 모션 성능 일부 프롬프트에 대한 일관성 부족 가능성 고품질 시네마틱 콘텐츠 제작 3-4 26GB GPU (5B, INT8) 40GB GPU (14B) 5 HotshotXL T2V 높은 수준의 사실성 움직임의 불안정성, 깜박거림 사실적인 단편 영상 제작 2-3 고해상도 SDXL 모델 필요 8 AnimateDiff T2V 움직임의 일관성 및 안정성 상대적으로 회화적인 품질 안정적인 캐릭터 애니메이션 4 SD1.5/SDXL 모델 필요 8 I2V (일반) I2V 시각적 일관성, 안정성, 예측 가능성 순수한 창의적 제약 발생 가능 브랜드 콘텐츠, 제품 쇼케이스 5 T2V 모델 기반 11

결론: "최고의" 모델을 선택하는 법

AI 영상 생성 모델에는 단 하나의 "최고의" 모델은 존재하지 않는다. 모델의 선택은 프로젝트의 목적과 우선순위에 따라 달라져야 한다. 순수한 창의적 아이디어 시각화가 목표라면, T2V가 가장 적합한 도구이다. T2V의 예측 불가능성은 때로는 창의적인 기회로 작용할 수 있으며, 이 과정에서 정교한 프롬프트 엔지니어링 능력과 반복적인 실험이 요구된다.11 예측 가능한 결과물, 시각적 일관성, 그리고 전문적인 브랜드 미학이 중요하다면, I2V가 훨씬 더 안전하고 효율적인 선택이다. I2V는 정적인 이미지를 동적인 자산으로 변환하면서도 핵심 시각 요소를 일관되게 유지하는 데 탁월한 성능을 발휘한다.13 결론적으로, AI 시대의 창작자에게 가장 중요한 역할은 단순히 도구를 조작하는 것을 넘어, **'인간-인-더-루프(human-in-the-loop)'**로서의 비판적 판단력을 발휘하는 것이다.17 AI의 생산성을 수동적으로 받아들이는 것이 아니라, 프로젝트의 목표에 따라 적절한 모델을 선택하고, 프롬프트를 정교하게 다듬으며, 생성된 결과물을 비판적으로 검토하는 역할이 가장 중요하다. ComfyUI의 노드 기반 워크플로우를 통해 각 모델의 기술적 메커니즘을 이해하고, LoRA 등 보조 도구를 활용하는 전문성이야말로 AI의 힘을 극대화하는 진정한 '승수(multiplier)'가 될 것이다.17 이 보고서가 ComfyUI 사용자들에게 이러한 역량을 강화하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있기를 기대한다. 참고 자료 ComfyUI | Generate video, images, 3D, audio with AI, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.comfy.org/ A Survey of AI-Generated Video Evaluation - arXiv, 8월 21, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2410.19884v1 Create AI Videos with 6 Best ComfyUI Text-to-Video Models 2025 - MimicPC, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.mimicpc.com/learn/creating-ai-videos-with-comfyui-text-to-video-workflows Uncensored WAN2.2 14B in ComfyUI – Crazy Realistic Image to Video & Text to Video! - Reddit, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1mtktu7/uncensored_wan22_14b_in_comfyui_crazy_realistic/ Visual comparison of 7 lightning models in 320 x 480 output : r/comfyui - Reddit, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1msx81f/visual_comparison_of_7_lightning_models_in_320_x/ Comparison of the 9 leading AI Video Models : r/comfyui - Reddit, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1lzvz8p/comparison_of_the_9_leading_ai_video_models/ Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B - Hugging Face, 8월 21, 2025에 액세스, https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B ComfyUI Beginners Guide HOTSHOT-XL or SDXL for Animatediff - YouTube, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=H5V2xfXS6GM has anybody gotten decent results from HotshotXL or Animatediff SDXL? : r/comfyui - Reddit, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1bldxni/has_anybody_gotten_decent_results_from_hotshotxl/ Wan2.1 ComfyUI Workflow - Complete Guide, 8월 21, 2025에 액세스, https://comfyui-wiki.com/en/tutorial/advanced/video/wan2.1/wan2-1-video-model I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Diffusion Models - arXiv, 8월 21, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2312.16693v4 ConsistI2V: Enhancing Visual Consistency for Image-to-Video Generation - arXiv, 8월 21, 2025에 액세스, https://arxiv.org/abs/2402.04324 ConsistI2V: Enhancing Visual Consistency for Image-to-Video Generation - arXiv, 8월 21, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2402.04324v1 WAN i2v vs t2v vs fp8 : r/StableDiffusion - Reddit, 8월 21, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1j52t4y/wan_i2v_vs_t2v_vs_fp8/ Kling AI Text-To-Video vs. Image-To-Video: Which One Is Better?, 8월 21, 2025에 액세스, https://blog.segmind.com/kling-ai-text-to-video-vs-image-to-video-which-one-is-better/ [2412.14531] Consistent Human Image and Video Generation with Spatially Conditioned Diffusion - arXiv, 8월 21, 2025에 액세스, https://arxiv.org/abs/2412.14531 Why developer expertise matters more than ever in the age of AI ..., 8월 21, 2025에 액세스, https://github.blog/developer-skills/career-growth/why-developer-expertise-matters-more-than-ever-in-the-age-of-ai/