Windows 11 환경에서 RTX 4080 GPU를 사용하여 WAN (Wide-Area Network) 오픈소스 모델을 활용해 이미지를 동영상으로 변환하는 과정

Windows 11 환경에서 RTX 4080 GPU를 사용하여 WAN (Wide-Area Network) 오픈소스 모델을 활용해 이미지를 동영상으로 변환하는 과정에 대해 설치 가이드

1. **환경 설정**: Windows 11 및 RTX 4080 환경에서 필요한 소프트웨어와 드라이버 설치.
2. **WAN 모델 준비**: WAN 모델의 설치 및 구성.
3. **이미지 → 동영상 변환**: WAN 모델을 사용한 이미지 처리 및 동영상 생성 과정 설명.


### 1. 환경 설정

#### 1.1. NVIDIA 드라이버 설치
RTX 4080 GPU를 사용하려면 최신 NVIDIA 드라이버가 필요합니다.
- [NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)에서 최신 드라이버를 다운로드하고 설치합니다.
- 드라이버 설치 후, `nvidia-smi` 명령을 통해 GPU가 제대로 인식되는지 확인합니다.

```bash
nvidia-smi
```

#### 1.2. Python 환경 설정
Python은 WAN 모델 실행에 필수적입니다. Anaconda를 사용하면 환경 관리가 용이합니다.
1. [Anaconda 홈페이지](https://www.anaconda.com/products/distribution)에서 Anaconda를 다운로드하고 설치합니다.
2. Anaconda Prompt를 열고 새로운 환경을 생성합니다.

```bash
conda create -n wan_env python=3.9
conda activate wan_env
```

#### 1.3. CUDA 및 cuDNN 설치
CUDA와 cuDNN은 GPU 가속을 위한 필수 라이브러리입니다.
1. [NVIDIA CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)을 다운로드하고 설치합니다.
2. [cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn)을 다운로드합니다 (로그인 필요).
3. cuDNN 파일을 적절한 위치에 복사합니다:
   - `cudnn.h` → `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\include`
   - `cudnn.lib` → `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\lib\x64`
   - `cudnn.dll` → `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\bin`

#### 1.4. 환경 변수 설정
CUDA 및 cuDNN 경로를 환경 변수에 추가합니다.
1. `Control Panel > System > Advanced system settings > Environment Variables`를 엽니다.
2. `Path`에 다음 항목을 추가합니다:
   - `%CUDA_PATH%\bin`
   - `%CUDA_PATH%\extras\CUPTI\lib64`
   - `%CUDA_PATH%\include`

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### 2. WAN 모델 준비

#### 2.1. WAN 모델 GitHub 저장소 클론
WAN 모델은 일반적으로 GitHub 저장소에 공개됩니다. 해당 저장소를 클론합니다.

```bash
git clone https://github.com/<username>/WAN.git
cd WAN
```

#### 2.2. 의존성 설치
`requirements.txt` 파일이 있다면 이를 사용해 의존성을 설치합니다.

```bash
pip install -r requirements.txt
```

#### 2.3. 모델 가중치 다운로드
WAN 모델은 사전 훈련된 가중치를 사용합니다. 저장소의 README를 참조하여 가중치를 다운로드합니다.

```bash
wget https://example.com/wan_model_weights.pth
```

#### 2.4. 환경 확인
모든 의존성이 올바르게 설치되었는지 확인합니다.

```bash
python -m pip list
```

---

### 3. 이미지 → 동영상 변환 수행

#### 3.1. 입력 데이터 준비
WAN 모델은 일반적으로 이미지 시퀀스를 입력으로 받습니다. 입력 이미지들은 다음과 같은 형식으로 준비해야 합니다:
- 이미지 파일명은 연속적인 숫자로 정렬되어야 함 (예: `0001.png`, `0002.png`, ...).

#### 3.2. 모델 실행
WAN 모델을 실행하여 이미지를 동영상으로 변환합니다. 예시 스크립트는 다음과 같습니다:

```bash
python run.py --input_dir ./images --output_dir ./videos --model_path wan_model_weights.pth
```

- `--input_dir`: 입력 이미지 디렉토리.
- `--output_dir`: 출력 동영상 디렉토리.
- `--model_path`: 사전 훈련된 모델 가중치 경로.

3.3. 동영상 생성
모델이 실행되면 입력 이미지 시퀀스를 기반으로 동영상이 생성됩니다. 생성된 동영상은 지정된 `output_dir`에 저장됩니다.



### 4. 문제 해결 팁
- **GPU 미검출**: `nvidia-smi` 명령으로 GPU가 제대로 작동하는지 확인하세요. 드라이버가 올바르게 설치되지 않았다면 재설치가 필요할 수 있습니다.
- **CUDA 버전 불일치**: 모델이 요구하는 CUDA 버전과 설치된 CUDA 버전이 일치하지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다. 저장소의 README를 참조하여 적절한 버전을 설치하세요.
- **메모리 부족**: RTX 4080은 고성능 GPU지만, 대규모 모델이나 입력 데이터는 여전히 메모리를 많이 소모할 수 있습니다. 메모리 관련 오류가 발생하면 배치 크기를 줄이거나 하위 해상도로 처리하세요.


결론
위 가이드를 따라 Windows 11 + RTX 4080 환경에서 WAN 모델을 설치하고 이미지를 동영상으로 변환할 수 있습니다. 

 

각 단계에서 문제가 발생하면 해당 섹션의 팁을 참고하거나, 저장소의 이슈 트래커나 커뮤니티 포럼에서 도움을 요청하세요.