RTX 4090에서 Wan AI를 로컬로 실행하는 방법

Wan AI를 로컬로 실행하면 비디오 생성 워크플로우를 완전히 제어할 수 있습니다. 클라우드 API의 제한이나 프라이버시 우려 없이 자유롭게 실험할 수 있다는 것이 최대 장점입니다. 이 가이드에서는 NVIDIA RTX 4090이 장착된 시스템에서 Wan 2.6을 설정하는 방법을 안내합니다.

먼저 필수 조건을 확인하세요: Python 3.10 이상, CUDA 12.1 이상, 최소 24GB VRAM. RTX 4090은 전체 14B 파라미터 모델을 실행하기에 이상적입니다. RTX 3090(24GB)에서도 동작하지만 생성 속도는 약 40% 느려집니다. RTX 4080(16GB)의 경우 1.3B 경량 모델만 대응 가능합니다.

설정 절차는 다음과 같습니다. 먼저 GitHub에서 리포지토리를 클론합니다: git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.6. 다음으로 conda create -n wan python=3.10으로 가상 환경을 만들고, pip install -r requirements.txt로 종속성을 설치합니다. 다른 프로젝트와의 충돌을 피하기 위해 가상 환경 사용을 강력히 권장합니다.

모델 가중치는 Hugging Face에서 다운로드할 수 있습니다. 14B 모델은 약 28GB의 디스크 공간이 필요합니다. 다운로드 후 config 파일에서 모델 경로를 지정하세요.

최적의 성능을 위해 품질을 유지하면서 메모리 사용량을 줄이는 INT8 양자화 사용을 권장합니다. BitsAndBytes 라이브러리를 사용한 INT8 양자화로 VRAM 사용량을 약 14GB까지 줄일 수 있습니다. 추가 메모리 최적화를 위해 xformers를 활성화할 수도 있습니다.

480p 비디오 기준으로 RTX 4090에서 약 30초/프레임의 생성 속도가 기대됩니다. 5초(24fps = 120프레임) 비디오 생성에는 약 1시간이 소요됩니다. ComfyUI나 WebUI 같은 GUI 프론트엔드를 사용하면 커맨드라인에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 조작할 수 있습니다.