> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://dripart-chore-sync-comfy-api-v2-spec-463e218.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Cosmos Predict2 Video2World ComfyUI 공식 예제

> 이 가이드는 ComfyUI에서 Cosmos-Predict2 Video2World 워크플로를 완료하는 방법을 설명합니다.

Cosmos-Predict2는 NVIDIA의 차세대 물리 세계 기반 모델로, 물리적 AI 시나리오에서 고품질 시각 생성 및 예측 작업을 위해 특별히 설계되었습니다.
이 모델은 뛰어난 물리적 정확성, 환경 상호작용성, 세부 묘사 능력을 갖추고 있어 복잡한 물리 현상과 동적 장면을 사실적으로 시뮬레이션할 수 있습니다.

Cosmos-Predict2는 텍스트 기반 이미지 생성(Text2Image)과 비디오 기반 월드 생성(Video2World) 등 다양한 생성 방식을 지원하며,
산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 여러 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
이는 지능형 비전과 물리 세계의 깊은 통합을 촉진하는 핵심 기반 도구입니다.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="GitHub" icon="github" href="https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2">
    Cosmos-Predict2 소스 코드 및 문서
  </Card>

  <Card title="Hugging Face" icon="cube" href="https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos-predict2-68028efc052239369a0f2959">
    Cosmos-Predict2 모델 컬렉션
  </Card>
</CardGroup>

이 가이드는 ComfyUI에서 **Video2World** 생성을 완료하는 방법을 안내합니다.

텍스트 기반 이미지 생성 부분은 다음을 참고하세요:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Cosmos Predict2 텍스트 기반 이미지 생성" icon="book" href="/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i">
    Cosmos-Predict2를 이용한 텍스트 기반 이미지 생성
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://comfy.org/cloud">
    강력한 GPU로 Comfy Cloud에서 Cosmos-Predict2 워크플로 실행
  </Card>
</CardGroup>

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="로컬 사용자">
      ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

      * [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
      * [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)

      이 가이드의 워크플로는 [워크플로 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
      템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.

      워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

      1. 최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
      2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
    </Tab>

    <Tab title="클라우드 사용자">
      * [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.

      따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## Cosmos Predict2 Video2World 워크플로

2B 버전을 테스트할 때 약 16GB VRAM이 필요합니다.

### 1. 워크플로 파일

아래 비디오를 다운로드하여 ComfyUI에 드래그하면 워크플로가 로드됩니다. 워크플로에는 모델 다운로드 링크가 이미 포함되어 있습니다.

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/cosmos/predict2/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.mp4" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://comfy.org/cloud">
    사전 설치된 모델로 Comfy Cloud에서 이 워크플로 실행
  </Card>

  <Card title="워크플로 파일 다운로드" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/cosmos/predict2/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.json">
    JSON 형식 워크플로 파일 다운로드
  </Card>
</CardGroup>

다음 이미지를 입력으로 다운로드하세요:

![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/cosmos/predict2/input.png)

### 2. 수동 모델 설치

모델 다운로드가 성공하지 못한 경우, 이 섹션에서 직접 수동으로 다운로드할 수 있습니다.

**확산 모델**

<Card title="확산 모델" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged/blob/main/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.safetensors">
  cosmos\_predict2\_2B\_video2world\_480p\_16fps.safetensors
</Card>

기타 가중치는 [Cosmos\_Predict2\_repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged)에서 다운로드하세요.

**텍스트 인코더**

<Card title="텍스트 인코더" icon="download" href="https://huggingface.co/comfyanonymous/cosmos_1.0_text_encoder_and_VAE_ComfyUI/blob/main/text_encoders/oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors">
  oldt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors
</Card>

**VAE**

<Card title="VAE" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors">
  wan\_2.1\_vae.safetensors
</Card>

파일 저장 위치

```
📂 ComfyUI/
├──📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └─── cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └─── oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   └── 📂 vae/
│       └──  wan_2.1_vae.safetensors
```

### 3. 워크플로 단계별 완료

<img src="https://mintcdn.com/dripart-chore-sync-comfy-api-v2-spec-463e218/fCxROQoA_VKtLD44/images/tutorial/video/cosmos/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps_step_guide.jpg?fit=max&auto=format&n=fCxROQoA_VKtLD44&q=85&s=291b81f6d1b6b9a0f1731ddbef32bd87" alt="워크플로 단계 안내" width="3117" height="1583" data-path="images/tutorial/video/cosmos/cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps_step_guide.jpg" />

이미지의 단계에 따라 워크플로를 실행하세요:

1. `Load Diffusion Model` 노드가 `cosmos_predict2_2B_video2world_480p_16fps.safetensors`를 로드했는지 확인합니다.
2. `Load CLIP` 노드가 `oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`를 로드했는지 확인합니다.
3. `Load VAE` 노드가 `wan_2.1_vae.safetensors`를 로드했는지 확인합니다.
4. 제공된 입력 이미지를 `Load Image` 노드에 업로드합니다.
5. (선택사항) 첫 번째 및 마지막 프레임 제어가 필요하면 단축키 `Ctrl(cmd) + B`를 사용하여 마지막 프레임 입력을 활성화합니다.
6. (선택사항) `ClipTextEncode` 노드에서 프롬프트를 수정할 수 있습니다.
7. (선택사항) `CosmosPredict2ImageToVideoLatent` 노드에서 크기와 프레임 수를 조정합니다.
8. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 눌러 워크플로를 실행합니다.
9. 생성이 완료되면 비디오가 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장되며, `save video` 노드에서 미리보기할 수 있습니다.