Wan 2.1 리뷰 2026: 테스트해본 결과 실제로 사용 가능

• 1. Wan 2.1이 잘하는 점 (그리고 왜 중요한지)
• 2. Wan 2.1 리뷰: Wan 2.1이 실제로 무엇인지
• 3. 모델 라인업 및 구조 (시간을 절약해주는 부분)
• 4. 결과를 실제로 바꾸는 주요 기능
  1. 4.1 다중모드 생성 (T2V 및 I2V)
  2. 4.2 고해상도 출력 (현실적인 기대와 함께)
  3. 4.3 소비자 하드웨어에서 효율적
  4. 4.4 비디오 일관성을 강조하는 아키텍처 선택
  5. 4.5 세밀한 프롬프트 제어 (제가 실제로 프롬프트를 작성하는 방법)
  6. 4.6 사운드 동기화 지원 (보너스로 취급, 보장은 아님)
  7. 4.7 오픈소스의 장점 (숨겨진 기능)
• 5. 시작하기 (제가 추천하는 단계별 방법)
  1. 5.1 경로 A: 공식 리포 / 스크립트 워크플로우
  2. 5.2 경로 B: ComfyUI 워크플로우를 사용하여 빠르게 반복하기
  3. 5.3 "하루를 낭비하지 않는" 체크리스트
• 6. 성능 및 벤치마크 (숫자가 실제로 의미하는 것)
  1. 빠른 계획 표 (실용적, 과학적 아님)
• 7. 실제 사용 사례 (Wan 2.1이 빛나는 곳)
• 8. 도전과 한계 (더 많은 리뷰가 인정했으면 하는 것)
• 9. Wan 2.1 vs 대안 (공정하게 비교하는 방법)
  1. 비교 표 (창작자 중심)
• 10. 장단점 (제 솔직한 요약)
• 11. FAQ (매주 보는 질문들)
• 12. 결론: Wan 2.1은 "실제로 사용할 수 있는 오픈 비디오"입니다

Wan 2.1 리뷰를 간단히 요약하면, "데모에서만 인상적인" 대신 "실제로 실용적인" 느낌을 주는 최초의 오픈소스 비디오 생성기 중 하나입니다. 특히 로컬에서 실행하고 빠르게 반복하는 것을 중요하게 생각한다면 더욱 그렇습니다. 저는 일회성 영화 클립이 아닌 반복 가능한 비디오 워크플로우를 구축하는 사람의 관점에서 작성하고 있으므로 구조, 실제 기능, 그리고 일상적인 결과에 실제로 영향을 미치는 부분에 초점을 맞추겠습니다.

1. Wan 2.1이 잘하는 점 (그리고 왜 중요한지)

Wan 2.1은 오픈소스 비디오 생성기를 실제로 실행하고, 조정하고, 재실행할 수 있는 워크플로우로 전환하기 때문에 주목할 가치가 있습니다.

제가 중요하게 생각하는 이유를 간단히 요약하면 다음과 같습니다:

• 로컬 제어: 실험을 일관되게 유지할 수 있고(동일한 프롬프트 스타일, 동일한 설정 논리), "클라우드 기분 변화"를 피할 수 있습니다.
• 명확한 모델 라인업: 경량 트랙과 품질 트랙이 있으며, 이름이 대부분 이해하기 쉽습니다.
• 실제 생산 루프: 생성 → 우승작 선택 → 통제된 변경으로 반복.

이전 오픈 비디오 스택을 시도해본 적이 있다면 일반적인 실패 모드를 알고 있을 것입니다: 설정, 메모리, 불안정한 움직임과 싸우는 데 80%의 시간을 소비합니다. Wan 2.1은 비디오 생성 문제를 마법처럼 해결하지는 않지만, 루프가 덜 취약하게 느껴지게 만듭니다.

2. Wan 2.1 리뷰: Wan 2.1이 실제로 무엇인지

Wan 2.1 리뷰를 한 문장으로 요약하면, 소비자 GPU에서 실행되도록 설계된 오픈소스 텍스트-비디오 및 이미지-비디오 모델 패밀리로, 더 넓은 접근성을 위한 경량 옵션과 더 높은 품질을 위한 대형 옵션을 제공합니다.

공식 리포는 Wan 2.1을 "텍스트-비디오 생성 실행"으로 프레임하며, 두 가지 주요 T2V 모델 크기(1.3B 및 14B)와 두 가지 목표 해상도(480p 및 720p)를 제공합니다. 1.3B 모델은 "거의 모든 소비자 GPU" 옵션으로 위치하며, 14B 라인은 품질 중심 경로로 자리 잡고 있습니다. (모델 허브와 커뮤니티 워크플로우에서 I2V 변형도 볼 수 있습니다.)

실제로도 맞는 간단한 정신 모델:

• 1.3B = 실행이 더 쉬움, 빠른 실험, 프롬프트 아이디어 테스트에 적합.
• 14B = 더 무거움, 더 나은 세부 사항/일관성, "최종-ish" 출력에 적합.
• 480p vs 720p = 안정성과 속도 vs 선명도와 세부 사항.

Wan 패밀리 페이지를 탐색하는 경우 Wan 2.1을 "기초 생성 세트"로 취급한 다음 Wan 2.2와 Wan 2.6을 나중에 살펴보며 라인이 어떻게 발전하는지 확인하는 것이 유용합니다.

3. 모델 라인업 및 구조 (시간을 절약해주는 부분)

Wan 2.1의 구조는 오픈소스 비디오 프로젝트로서는 드물게 이해하기 쉽습니다.

높은 수준에서 두 가지 실용적인 트랙을 만나게 됩니다:

1. 텍스트-비디오 (T2V)
   • T2V-1.3B (일반적으로 480p)
   • T2V-14B (480p + 720p 구성)
2. 이미지-비디오 (I2V)
   • 14B I2V 변형은 일반적으로 480p 및 720p 커뮤니티 워크플로우와 모델 허브에서 나타납니다.

이 설정에서 제가 좋아하는 점은 깨끗한 "생산 계단"을 지원한다는 것입니다:

• 초안 단계 (저렴하고 빠름): 1.3B @ 480p로 아이디어를 증명.
• 업그레이드 단계 (품질 패스): 14B @ 720p로 움직임 + 세부 사항을 마무리.
• 패키징 단계 (배포): 일반적인 파이프라인에서 자르기/확장/편집.

이 계단은 사람들이 생각하는 것보다 더 중요합니다: 시간을 잃는 가장 빠른 방법은 첫 번째 생성부터 "최종 품질"을 강요하려고 하는 것입니다.

4. 결과를 실제로 바꾸는 주요 기능

Wan 2.1은 창작자와 빌더가 반복적으로 수행하는 작업과 일치하는 기능 세트 때문에 특별하게 느껴집니다: 움직임 제어, 일관성 유지, 하드웨어 요구 사항 폭발 방지.

아래는 제 워크플로우에서 가장 중요한 기능과 그것이 실질적으로 의미하는 바입니다.

4.1 다중모드 생성 (T2V 및 I2V)

Wan 2.1의 다중모드 라인업은 두 가지 다른 제어 스타일을 제공하기 때문에 유용합니다: 프롬프트 기반 생성과 참조 기반 생성.

• 텍스트-비디오는 개념과 스토리 방향을 탐색할 때 가장 좋습니다.
• 이미지-비디오는 이미 외형(캐릭터/제품)이 있고 움직임이 필요한 경우 가장 좋습니다.

실제로 저는 I2V를 "브랜드 일관성" 모드로 취급합니다. 이미지-비디오 워크플로우 사고방식에서 시작한다면, Wan 2.1의 I2V 패밀리는 익숙하게 느껴질 것입니다: 강력한 프레임에서 시작하고 프롬프트를 움직임과 카메라에 집중합니다.

4.2 고해상도 출력 (현실적인 기대와 함께)

Wan 2.1은 480p/720p 워크플로우에서 강력하며, 이를 기본값으로 수용할 때 가장 신뢰할 수 있습니다.

일부 리뷰는 특정 14B 구성 또는 업스케일링 경로를 통해 1080p 기능을 언급하지만, 제가 사용하는 실질적인 요약은 더 간단합니다: 안정적으로 시작하고 업스케일, 그 반대는 하지 마세요. 높은 해상도로 시작하고 불안정을 싸우면 시간과 GPU 고통을 "두 배로 지불"하게 됩니다.

4.3 소비자 하드웨어에서 효율적

Wan 2.1은 데이터 센터 없이 실행할 수 있도록 설계되었기 때문에 점수를 얻습니다.

경량 1.3B 모델은 광범위한 GPU 호환성을 위해 특별히 위치하며, 여러 가이드가 스택을 "소비자 GPU 친화적"으로 정리하며 품질을 실현 가능성으로 교환하는 정밀 선택(fp16/fp8)을 제공합니다. 다른 오픈 비디오 모델을 실행하려고 시도했지만 즉시 VRAM 벽에 부딪힌 적이 있다면, Wan 2.1이 진정한 "입구"를 제공한다는 점을 감사하게 될 것입니다.

4.4 비디오 일관성을 강조하는 아키텍처 선택

Wan 2.1의 아키텍처 초점은 움직임이 시작될 때 "무작위 붕괴"가 적게 나타나는 것으로 드러납니다.

완벽하다고 주장하는 것은 아닙니다—오픈 비디오는 여전히 오픈 비디오입니다—하지만 디자인 스토리(VAE for video latents + transformer backbone for diffusion)는 출력에서 볼 수 있는 것과 일치합니다: 움직임이 종종 더 읽기 쉽고, 카메라가 움직이는 순간 장면이 녹아내릴 가능성이 적습니다.

4.5 세밀한 프롬프트 제어 (제가 실제로 프롬프트를 작성하는 방법)

Wan 2.1은 시인처럼이 아니라 감독처럼 프롬프트를 작성할 때 더 잘 작동합니다.

제가 계속 재사용하는 프롬프트 구조는 다음과 같습니다:

• 주제 앵커: 변경되지 않아야 할 대상
• 동작: 하나의 주요 움직임 아이디어(다섯 개가 아님)
• 카메라: 하나의 카메라 동작(정적 / 느린 푸시 / 팬)
• 스타일: 하나의 스타일 레이어(영화적, 애니메이션, 다큐멘터리 등)
• 제약 조건: "왜 distortion 없음," "추가 팔다리 없음," "안정적인 배경" 등

간단한 예제 형식(마법 주문은 아님—단지 안정적인 템플릿):

• 주제: "작은 로봇 셰프"
• 동작: "수프를 저으며, 증기가 올라옴"
• 카메라: "느린 푸시 인"
• 스타일: "따뜻한 주방 조명, 영화적 외형"
• 제약 조건: "캐릭터 일관성 유지, 깜박임 없음, 안정적인 손"

이 방식이 효과적인 이유는 지루하지만 현실적입니다: 모델이 스스로를 모순시킬 기회가 줄어듭니다.

4.6 사운드 동기화 지원 (보너스로 취급, 보장은 아님)

Wan 2.1의 사운드 동기화 각도는 오픈소스 비디오가 오디오 정렬에 대해 거의 시도조차 하지 않는다는 점에서 흥미롭습니다.

그렇다고 해도 저는 사운드 동기화를 "보조"로 취급하며, 편집 대체로는 취급하지 않습니다. 프로젝트가 긴밀한 립싱크 또는 비트 완벽한 컷을 요구한다면 여전히 후속 워크플로우가 필요할 것입니다. 하지만 창의적인 시작점으로—특히 짧은 클립의 경우—내장된 사운드 인식 생성은 의미 있는 진전입니다.

4.7 오픈소스의 장점 (숨겨진 기능)

Wan 2.1이 오픈소스라는 점은 주변에 구축할 수 있는 것을 바꿉니다.

빌더와 팀에게 오픈 가중치 + 실행 가능한 추론은 다음을 의미합니다:

• 반복 가능한 파이프라인,
• 결정론적-ish 설정 로깅,
• 자체 도구에 통합할 수 있는 능력,
• 빠르게 개선되는 커뮤니티 워크플로우.

실험을 게시하는 경우, 설정을 문서화하는 것이 "EEAT" 스토리의 일부가 됩니다: 단지 좋다고 말하는 것이 아니라 결과를 얻은 방법을 보여주는 것입니다.

5. 시작하기 (제가 추천하는 단계별 방법)

Wan 2.1은 하나의 경로를 선택하고 하루 동안 집중하는 것이 다섯 가지 설치를 오가며 헤매는 것보다 가장 쉽습니다.

제가 대부분의 사람들이 성공하는 두 가지 실용적인 경로는 다음과 같습니다:

5.1 경로 A: 공식 리포 / 스크립트 워크플로우

이 경로는 재현 가능성과 UI 변수 감소를 원할 때 가장 좋습니다.

1. 공식 리포를 클론하고 환경 설정을 따릅니다.
2. T2V-1.3B @ 480p로 모든 것이 실행되는지 확인합니다.
3. 코드처럼 설정을 저장하세요: "알려진 좋은" 프리셋을 유지하세요.
4. 그런 다음 14B / 720p로 이동합니다.

참고 (외부, nofollow):

• Wan2.1 공식 GitHub 리포지토리

5.2 경로 B: ComfyUI 워크플로우를 사용하여 빠르게 반복하기

이 경로는 속도, 시각적 제어, 쉬운 변형을 원할 때 가장 좋습니다.

1. 검증된 커뮤니티 워크플로우를 로드하세요(처음부터 시작하지 마세요).
2. 짧은 생성으로 유효성을 확인합니다.
3. 자체 "변형 노브"를 구축하세요(시드, 프롬프트 블록, 카메라 블록, 움직임 블록).

참고 (외부, nofollow):

• ComfyUI Wan 2.1 워크플로우 가이드

5.3 "하루를 낭비하지 않는" 체크리스트

Wan 2.1은 몇 가지 규율 있는 선택을 미리 하면 더 부드럽습니다.

• 짧은 프롬프트를 먼저 사용하고, 움직임이 안정적일 때 세부 사항을 추가하세요.
• 하나의 움직임 아이디어를 클립당 유지하세요.
• 480p 초안을 선호하고, 그런 다음 업그레이드하세요.
• 시드 + 프롬프트 + 해상도 + 단계를 실험처럼 기록하세요.

6. 성능 및 벤치마크 (숫자가 실제로 의미하는 것)

Wan 2.1의 성능 이야기는 오픈소스에 적합하지만, 벤치마크를 "계획 신호"로 읽어야 하며, 약속으로 읽어서는 안 됩니다.

RTX 3090(24GB VRAM)에서 Wan 2.1이 대략 1분 처리 시간당 약 15초의 비디오를 생성할 수 있다는 것이 일반적으로 인용되는 런타임 예입니다. 이는 일정 및 예산을 계획하는 데 유용한 참조점이지만, 실제 속도는 정밀도, 단계, 해상도, 워크플로우 오버헤드에 크게 좌우됩니다.

벤치마크 이야기를 결정으로 번역하는 방법은 다음과 같습니다:

• 아이디어를 탐색하는 경우: 반복을 최적화하세요(낮은 해상도, 적은 단계).
• 다듬는 경우: 선명도를 최적화하세요(높은 해상도, 더 많은 단계, 더 나은 프롬프트 제약).
• 많은 출력을 필요로 하는 경우: 작은 통제된 변경으로 변형 배치하세요.

빠른 계획 표 (실용적, 과학적 아님)

목표	모델	해상도	이 조합이 작동하는 이유
10개의 개념을 빠르게 테스트	1.3B	480p	저렴한 초안, 빠른 실패
일관된 스타일 팩 구축	14B	720p	더 나은 세부 사항과 일관성
움직임을 고정한 다음 업스케일	14B	480p → 720p	안정성 우선, 품질 두 번째
이미지에서 캐릭터 프로토타입	I2V 14B	480p	참조가 정체성을 더 안정적으로 유지

7. 실제 사용 사례 (Wan 2.1이 빛나는 곳)

Wan 2.1은 건축 블록을 생성하는 생성기로 취급할 때 가장 좋으며, 완전한 영화 기계로는 취급하지 않습니다.

제가 오픈소스 비디오 모델(Wan 2.1 포함)이 실제로 가치를 제공하는 것을 일관되게 본 사용 사례는 다음과 같습니다:

1. 창의적 콘텐츠 생성 (단기)

   • 짧고 강렬한 5–10초 클립(릴/쇼츠용)
   • 반복 가능한 움직임 순간(걷기 사이클, 반응, 간단한 동작)

2. 마케팅 프로토타입

   • 전체 제작에 비용을 들이기 전에 개념 광고
   • 장면 내 제품 초안(특히 I2V를 통해)

3. 스토리보딩 및 사전 시각화

   • "페이싱 검증을 위한 기본 움직임 품질"
   • 최종 촬영/애니메이션 전에 카메라 움직임 테스트

4. 스타일 탐색

   • 하나의 개념, 다양한 미학
   • 일관된 움직임으로 제어된 A/B 테스트

간단한 "전체 패밀리를 이해할 수 있는 한 곳"을 원한다면, Wan AI 개요 페이지가 유용한 내부 허브입니다—그런 다음 목표를 좁히면서 버전별 페이지로 분기하세요.

8. 도전과 한계 (더 많은 리뷰가 인정했으면 하는 것)

Wan 2.1은 강력하지만, 오픈소스 비디오는 여전히 인내와 규율을 요구합니다.

제가 계획하는 한계는 다음과 같습니다:

• 긴 클립 안정성은 여전히 어렵다
  강력한 모델조차 시간이 지남에 따라 드리프트할 수 있습니다; 긴 클립을 강요하기보다는 짧은 클립을 스티치하는 계획을 세우세요.

• 프롬프트 과잉 작성은 도움보다 해를 끼친다
  스타일 형용사와 동작을 너무 많이 쌓으면 움직임 일관성이 보통 손상됩니다.

• 하드웨어 제약은 현실이다
  14B 모델은 부담스러울 수 있습니다; 가장 좋은 해결책은 초안 → 업그레이드 파이프라인을 사용하는 것이지, 억지로 밀어붙이는 것이 아닙니다.

• 간헐적인 아티팩트와 깜박임
  깜박임, 변형된 손, 또는 배경 흔들림을 여전히 볼 수 있습니다; 후속 단계(노이즈 제거, 안정화, 컷 편집)를 구축하세요.

• 커뮤니티 워크플로우 변동성
  두 개의 "Wan 2.1 워크플로우"는 노드, 스케줄러, 기본값에 따라 크게 다를 수 있습니다—설정을 기록하세요.

9. Wan 2.1 vs 대안 (공정하게 비교하는 방법)

Wan 2.1은 다른 오픈 옵션과 커스터마이즈할 수 없는 클라우드 도구와 비교할 때 가장 잘 경쟁합니다.

저는 네 가지 기준으로 비교합니다:

1. 로컬 실행 가능성 (실제로 실행할 수 있습니까?)
2. 움직임 일관성 (유지됩니까?)
3. 제어 (프롬프트 + 설정이 예측 가능하게 작동합니까?)
4. 워크플로우 생태계 (안정적인 가이드/워크플로우가 있습니까?)

비교 표 (창작자 중심)

모델 / 옵션	강점	약점	최적 용도
Wan 2.1	실행 가능한 오픈 파이프라인 + 좋은 일관성	여전히 튜닝 필요	빌더 + 반복 가능한 생산 루프
독점 클라우드 모델	속도 + 세련된 출력	제어/가시성 부족	일회성 마케팅 샷
다른 오픈 비디오 스택	유연한 실험	설정 마찰	연구 + 틈새 워크플로우

Wan 계열을 특별히 추적하고 있다면, Wan 2.1과 Wan 2.2를 비교하면 새로운 세대에서 개선된 점(특히 I2V 초점)을 이해하는 데 도움이 되며, Wan 2.6은 기본을 배운 후 "최신 노브"를 찾는 곳입니다.

10. 장단점 (제 솔직한 요약)

Wan 2.1은 즉각적인 완벽함보다 제어와 반복 가능성을 원한다면 강력한 오픈소스 선택입니다.

장점

• 명확한 모델 계단(1.3B 초안 → 14B 품질)
• 로컬 친화적 위치(특히 1.3B)
• 클래스에 비해 견고한 움직임 일관성
• 오픈 생태계: 워크플로우가 빠르게 개선됨

단점

• 여전히 클라우드 도구보다 느리고 더 손이 많이 감
• 고급 품질은 하드웨어가 많이 필요할 수 있음
• 긴 클립은 드리프트; 짧은 클립 + 스티칭이 더 잘 작동
• 프롬프트와 설정에서 규율이 필요함

11. FAQ (매주 보는 질문들)

Wan 2.1은 "사용 가능한가요?" 질문에 대부분 "예, 파이프라인처럼 취급하면"이라고 답합니다.

Q: 최상의 결과를 얻으려면 14B로 시작해야 하나요?
아니요—워크플로우를 고정하려면 1.3B로 시작하고, 설정이 안정적이라는 것을 알게 되면 업그레이드하세요.

Q: 720p가 항상 480p보다 더 좋은가요?
아니요, 움직임이 불안정하다면 그렇지 않습니다. 저는 불안정한 720p 클립보다 안정적인 480p 초안을 선호합니다.

Q: 전문 작업에 사용할 수 있나요?
예, 프로토타입, 개념화, 단기 콘텐츠에 적합하지만, 후속 워크플로우로 다듬기를 기대해야 합니다.

Q: 출력 품질을 개선하는 가장 빠른 방법은 무엇인가요?
하나의 움직임 아이디어를 선택하고, 프롬프트를 단순화하며, 모든 것을 다시 작성하는 대신 통제된 변경(시드/단계/해상도)으로 반복하세요.

공식 참조 (외부, nofollow):

• Wan2.1 T2V-1.3B 모델 카드
• Apache 2.0 라이센스 텍스트

12. 결론: Wan 2.1은 "실제로 사용할 수 있는 오픈 비디오"입니다

Wan 2.1 리뷰는 시작한 곳에서 끝납니다: 모든 비디오 생성 문제를 마법처럼 제거하는 모델은 아니지만, 반복 가능한 워크플로우를 구축할 수 있을 것 같은 느낌을 주는 최초의 오픈소스 스택 중 하나입니다. 만약 초안을 빠르게 작성하고, 나중에 업그레이드하며, 프롬프트를 방향처럼 취급하는 규율 있는 계단으로 접근한다면, Wan 2.1은 과학 프로젝트가 아니라 매주 사용할 수 있는 실용적인 도구가 됩니다.