📝 서론
우리는 재설계된 Diffusion Transformer (디퓨전 트랜스포머) 내에서 구동 비디오 (driving videos)를 직접 소비하는 새로운 엔드투엔드 (end-to-end) 캐릭터 애니메이션 프레임워크인 Wan-Animate-2를 선보입니다. 이 프레임워크는 중간 모션 추출기 (intermediate motion extractors)를 제거함으로써 고충실도 모션 생성 (high-fidelity motion generation)과 강력한 정체성 보존 (identity preservation)을 달성합니다. 우리는 더 나아가 출력 카메라 시점 (camera perspective)을 구동 비디오로부터 분리하기 위해 텍스트 기반 시점 제어 (text-driven viewpoint control) 기능을 추가했습니다. 또한, 스트리밍 캐릭터 애니메이션을 위해 추론 지연 시간 (inference latency)을 실시간 임계값까지 줄인 효율적인 변형 모델인 Wan-Animate-2-Lite를 개발했습니다.

릴리스 노트 (Release Notes):
2026년 8월 07일: 🎉 Wan-Animate-2 추론 스크립트를 출시합니다.
2026년 8월 07일: 🎉 Wan-Animate-2 Base 모델 가중치를 출시합니다.
2026년 8월 07일: 🎉 Wan-Animate-2 Distillation 모델 가중치를 출시합니다.

모델 (Models) :
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B-Diffusers
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B-Distilled-Diffusers

GitHub :
https://github.com/Wan-Video/Wan-Animate-2

/u/pmttyji에 의해 제출됨 [link] [comments]