ComfyUI와 WAN 2.1을 활용한 7년 전 게임 영상 리마스터 작업기

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핵심 요약

7년 전 BeamNG Drive 영상을 ComfyUI, Flux, WAN 2.1 모델을 활용해 실사풍 그래픽으로 리마스터링한 워크플로우와 결과물을 공유했다.

작성자는 7년 전 BeamNG Drive 게임으로 제작했던 영상을 최신 AI 기술로 리마스터링하고자 했다. Mafia 1과 GTA 시리즈 리마스터 작업의 연장선상에서 ComfyUI를 활용한 구체적인 워크플로우를 공개했다.

고전 게임 자산을 최신 AI 워크플로우로 재해석하는 시도가 개인 창작자들 사이에서 확산되고 있다. 특히 WAN 2.1과 같은 고성능 오픈소스 비디오 모델의 등장이 리마스터링 작업의 기술적 장벽을 낮추고 품질을 상업적 수준으로 끌어올리는 계기가 되었다.

작성자의 이전 리마스터 시리즈와 함께 긍정적인 반응을 얻었으며, 구체적인 워크플로우와 모델 링크 공유에 대해 유익하다는 평가가 주를 이루었다.

작성자는 Flux2 Klein Edit 워크플로우를 기반으로 게임 프레임을 실사화했다. 'Realism'이라는 단일 프롬프트만 사용하여 복잡한 설정 없이도 시각적 스타일을 효과적으로 변환했다. 변환된 이미지를 WAN 2.1 모델에 입력하여 최종 비디오를 생성했다.

기존의 Canny 엣지 검출 방식 대신 Depth 맵을 사용하여 영상의 공간적 깊이와 구조를 더 정확하게 유지했다. 이는 비디오 생성 과정에서 원본 게임의 물리적 구도를 해치지 않으면서도 세부 질감을 개선하는 핵심 전략이다.

Hugging Face의 QuantStack 저장소에서 제공하는 Wan2.1 14B VACE-GGUF 모델을 활용했다. 대규모 모델을 일반 사용자 환경에서 효율적으로 구동하기 위해 최적화된 버전을 선택하여 추론 성능을 확보했다.

작성자는 유튜브를 통해 구체적인 제작 과정을 공개하며 커뮤니티와 지식을 공유했다. Mafia 1이나 GTA 산 안드레아스 같은 고전 게임의 컷신을 리마스터링한 이전 작업물들과의 연계성을 통해 워크플로우의 범용성을 입증했다.

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