> ## Documentation Index
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# 칸딘스키 5.0

> 이 가이드는 ComfyUI에서 칸딘스키 5.0 비디오 생성 워크플로우를 사용하는 방법을 보여줍니다.

[Kandinsky 5.0](https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s)은 [Kandinsky Lab](https://huggingface.co/kandinskylab)이 개발한 비디오 및 이미지 생성용 확산 모델 제품군입니다. Kandinsky 5.0 T2V Lite는 오픈소스 비디오 생성 모델 중 최상위권에 드는 경량 2B 파라미터 모델로, 최대 10초 길이의 비디오를 생성할 수 있습니다.

<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>

## 개요

Kandinsky 5.0은 Flow Matching이 적용된 잠재 확산 파이프라인을 사용하며 다음과 같은 특징이 있습니다:

* **Diffusion Transformer (DiT):** 텍스트 임베딩에 대한 크로스 어텐션을 갖춘 주요 생성 백본
* **Qwen2.5-VL 및 CLIP:** 고품질 텍스트 임베딩 제공
* **HunyuanVideo 3D VAE:** 비디오를 잠재 공간으로 인코딩 및 디코딩

이 모델 제품군에는 다양한 사용 사례에 최적화된 여러 변형이 포함되어 있습니다:

* **SFT 모델:** 최고의 생성 품질
* **CFG-distilled:** 2배 빠른 추론
* **Diffusion-distilled:** 최소한의 품질 손실로 6배 빠름 (16스텝)
* **Pretrain 모델:** 파인튜닝용으로 설계

모든 모델은 5초 및 10초 비디오 생성 버전으로 제공됩니다.

## 모델 변형

| 모델                             | 비디오 길이   | NFE | 지연 시간 (H100) |
| ------------------------------ | -------- | --- | ------------ |
| Kandinsky 5.0 T2V Lite SFT     | 5s / 10s | 100 | 139s / 224s  |
| Kandinsky 5.0 T2V Lite no-CFG  | 5s / 10s | 50  | 77s / 124s   |
| Kandinsky 5.0 T2V Lite distill | 5s / 10s | 16  | 35s / 61s    |
| Kandinsky 5.0 I2V Lite         | 5s       | 100 | 673s         |

## 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로우

<h3 id="video_kandinsky5_t2v">
  Kandinsky 5.0 Video Lite 텍스트 기반 비디오 생성
</h3>

영어와 러시아어 프롬프트로 높은 시각적 품질의 비디오를 생성하는 경량 2B 모델입니다.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_kandinsky5_t2v-1.webp" alt="Kandinsky 5.0 Video Lite Text to Video workflow preview" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_kandinsky5_t2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=kandinsky-5">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>

  <Card title="워크플로우 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_kandinsky5_t2v.json">
    JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Kandinsky 5.0 Video Lite Text to Video" 검색
  </Card>
</CardGroup>

### 2. 모델 수동 다운로드

**텍스트 인코더**

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Text Encoder: qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors">
    Qwen2.5-VL 7B 텍스트 인코더 (FP8). <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>에 배치
  </Card>

  <Card title="Text Encoder: clip_l.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors">
    CLIP-L 텍스트 인코더. <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>에 배치
  </Card>
</CardGroup>

**Diffusion Model**

<Card title="Diffusion Model: kandinsky5lite_t2v_sft_5s.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s/blob/main/model/kandinsky5lite_t2v_sft_5s.safetensors">
  Kandinsky 5.0 T2V Lite SFT diffusion 모델 (5s). <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>에 배치
</Card>

**VAE**

<Card title="VAE: hunyuan_video_vae_bf16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/blob/main/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors">
  HunyuanVideo 3D VAE. <code>ComfyUI/models/vae/</code>에 배치
</Card>

```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      ├── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
│   │      └── clip_l.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── kandinsky5lite_t2v_sft_5s.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors
```

## 이미지 기반 비디오 생성 워크플로우

<h3 id="video_kandinsky5_i2v">
  Kandinsky 5.0 Video Lite 이미지 기반 비디오 생성
</h3>

영어와 러시아어 프롬프트로 높은 시각적 품질의 비디오를 생성하는 경량 2B 모델입니다.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_kandinsky5_i2v-1.webp" alt="Kandinsky 5.0 Video Lite Image to Video workflow preview" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_kandinsky5_i2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=kandinsky-5">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>

  <Card title="워크플로우 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_kandinsky5_i2v.json">
    JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Kandinsky 5.0 Video Lite Image to Video" 검색
  </Card>
</CardGroup>

**입력 자료**

이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="crystal_flower.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/crystal_flower.png">
    `LoadImage` 노드 11 · `crystal_flower.png`
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/crystal_flower.png" alt="crystal_flower.png" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

### 2. 모델 수동 다운로드

**텍스트 인코더**

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Text Encoder: qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors">
    Qwen2.5-VL 7B 텍스트 인코더 (FP8). <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>에 배치
  </Card>

  <Card title="Text Encoder: clip_l.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors">
    CLIP-L 텍스트 인코더. <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>에 배치
  </Card>
</CardGroup>

**Diffusion Model**

<Card title="Diffusion Model: kandinsky5lite_i2v_5s.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s/blob/main/model/kandinsky5lite_i2v_5s.safetensors">
  Kandinsky 5.0 I2V Lite diffusion 모델 (5s). <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>에 배치
</Card>

**VAE**

<Card title="VAE: hunyuan_video_vae_bf16.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/blob/main/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors">
  HunyuanVideo 3D VAE. <code>ComfyUI/models/vae/</code>에 배치
</Card>

```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      ├── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
│   │      └── clip_l.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── kandinsky5lite_i2v_5s.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors
```

## 리소스

* [HuggingFace 모델 컬렉션](https://huggingface.co/collections/kandinskylab/kandinsky-50-video-lite)
* [GitHub 저장소](https://github.com/ai-forever/Kandinsky-5)
* [ComfyUI 통합](https://github.com/ai-forever/Kandinsky-5/blob/main/comfyui/README.md)
* [프로젝트 페이지](https://ai-forever.github.io/Kandinsky-5/)