ComfyUI에서 네이티브로 실행되는 PAN 2: int8, 26.7 GB, 241 프레임

PAN 2에 더 이상 커스텀 노드가 필요하지 않습니다. PR #17755가 11월 15일 ComfyUI 코어에 병합되어, MBZUAI의 29B 월드 모델을 내장 UNETLoader와 CLIPLoader로 불러올 수 있으며 이미지 기반 비디오 생성은 기본 Wan 2.2 잠재 데이터 노드를 재사용합니다. int8 빌드는 26.7 GB이고, 241 프레임 클립은 RTX 5090에서 스텝당 15.2초로 샘플링됩니다.

코어 PR에 첨부된 241 프레임 int8 샘플의 한 프레임. 소스: Comfy-Org/ComfyUI #17755

전체 241 프레임 클립, 2880x1172 해상도에 24 fps, 960 px 너비로 재인코딩. 소스: Comfy-Org/ComfyUI #17755

코어 지원으로 달라지는 점

• 텍스트 인코더: CLIPLoader에 pan2 타입이 추가됩니다. 기본 Qwen3.5-9B를 실행하고 32개 레이어 중 30번째 레이어에서 최종 norm 없이 값을 가져온 뒤, 시스템 턴 이후의 캡션 구간을 잘라냅니다.
• 이미지 기반 비디오 생성: 조건화가 latent_image와 denoise_mask에서 [latent * known, known]을 전달하므로, 기존 Wan22ImageToVideoLatent 노드가 첫 프레임을 담당합니다.
• 더 작아진 int8: 블록별 adaLN 선형 레이어 44개가 silu(temb(t))만 읽으므로, 체크포인트에 time embedder 대신 4097x192 곡선 테이블을 담을 수 있습니다. 모듈레이션 오류는 1.3e-4로 유지되고 int8 파일은 30.4 GB에서 26.7 GB로 줄었습니다.
• 낮아진 활성화 최대치: 비디오 FFN이 토큰 청크 단위로 실행되어 출력은 비트 단위로 동일하면서, 241 프레임에서 최대치가 12.5 GB에서 3.8 GB로 떨어집니다.

기본값은 작성자 코드와 동일합니다: 50 스텝, euler/simple, CFG 2.5, 24 fps, shift 9.

다운로드할 파일

모든 파일은 Comfy-Org/PAN2 재패키지에서 제공되며, 표준 모델 폴더에 넣는 단일 파일 형태입니다.

속도

동일한 RTX 5090에서 241 프레임 기준, joint 블록에 int8 가중치와 int8 어텐션을 사용하면 스텝당 15.2초, dense 빌드는 스텝당 26.8초입니다. PR 작성자는 동일 시드 클립을 눈으로 확인하고, int8 가중치와 bf16 간 velocity 오류가 일치한다고 보고합니다. BlockSparseAttention과 EasyCache는 변경 없이 그 위에서 동작합니다.

프롬프트에는 여전히 구조가 필요합니다

PAN 2는 구조화된 JSON 캡션으로 학습되었습니다. 한 줄 프롬프트는 노이즈만 반환하며, 모델 자체 예시에 있는 한 줄 프롬프트도 마찬가지입니다. 따라서 샘플링 전에 장면, 이벤트, 피사체, 조명, 시점, 스타일 필드를 작성해야 합니다. 프롬프트 리라이터의 시스템 프롬프트는 동일한 텍스트 인코더 파일에서 TextGenerateV2로 실행할 수 있어, 리라이트가 하나의 그래프 안에서 이루어집니다.

사용 방법

PAN 2용 공식 워크플로 템플릿은 아직 없으므로 그래프를 직접 구성합니다: UNETLoader → CLIPLoader (pan2) → CLIPTextEncode, 이미지 기반 비디오 생성에는 Wan22ImageToVideoLatent를 추가한 뒤 KSampler → VAEDecode → CreateVideo 순서로 연결합니다.

이 기능은 현재 릴리스 이후에 병합되었으므로 v0.45.0보다 새로운 빌드에서만 사용할 수 있습니다. 이전 커스텀 노드 방식과 원본 모델 파일은 11월 10일 PAN 2 관련 글을 참고하세요.

ComfyUI용 PAN 2 다운로드