공짜로 공개된 영상 AI 3개 — 설치 방법, 라이선스 핵심 문장, 그래픽카드 기준

제일 빠른 방법

그래픽 메모리 24GB 그래픽카드(RTX 4090급)가 있다면 Wan 2.2 작은 모델(TI2V-5B) 부터 시작하세요. 라이선스가 제일 자유롭고(Apache 2.0) 명령 한 줄로 영상이 나와요.

git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git
cd Wan2.2
pip install -r requirements.txt
pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B --local-dir ./Wan2.2-TI2V-5B
python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu --prompt "[만들고 싶은 장면을 영어로]"

먼저: 내 그래픽카드 메모리 확인하기

영상 AI는 그래픽카드 안의 메모리(VRAM, 그래픽 메모리)가 커야 돌아가요. 컴퓨터 본체 메모리(RAM)와 다른 거예요.

1. Ctrl + Shift + Esc 로 작업 관리자를 열어요.
2. 성능 탭 → 왼쪽에서 GPU 를 눌러요.
3. 오른쪽 아래 전용 GPU 메모리 숫자를 봐요. (예: 24.0GB)

• 24GB 이상: Wan 2.2 작은 모델을 README 명령 그대로 돌릴 수 있어요.
• 그보다 작으면: 아래 '메모리가 모자라면' 옵션을 쓰거나, 공식 최소 숫자가 낮은 모델을 찾아야 해요.
• NVIDIA 그래픽카드가 없으면: 2026-11-02 기준으로 세 모델 모두 확인된 공식 무료 웹 데모가 없어요. (Wan 2.2 README의 Hugging Face 데모 링크는 이날 404였어요.)

1. Wan 2.2 (알리바바)

한 줄로: 글이나 사진 한 장을 넣으면 720p 영상을 만들어 주는 공개 모델이에요.

왜 좋은지: 공개 방식이 '레시피를 통째로 공짜로 준 것'에 가까워요. 고쳐 써도, 상업적으로 써도 되는 Apache 2.0 라이선스이고, 만든 영상에 대해 권리를 주장하지 않는다고 적혀 있어요.

따라 하기

1. 저장소를 받고 필요한 것을 설치해요. (README: torch 2.4.0 이상, flash_attn 설치가 실패하면 다른 것부터 설치하고 마지막에 다시)
2. 작은 모델 TI2V-5B 를 받아요. (README 모델 표: 'TI2V-5B — T2V+I2V, supports 720P'. README의 받기 예시는 큰 모델 이름이라, 위 '제일 빠른 방법'에서는 모델 이름만 Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B 로 바꿨어요. README 모델 표의 Huggingface 링크로도 받을 수 있어요.)
3. 아래 명령으로 만들어요. 크기는 1280*704(가로) 또는 704*1280(세로)이에요. 이 모델의 720P는 이 숫자예요.

python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu --prompt "[만들고 싶은 장면을 영어로]"

사진으로 시작하려면 같은 명령 끝에 --image [사진 파일 경로] 를 붙여요. (README: image 를 넣으면 사진 → 영상, 안 넣으면 글 → 영상)

확인하는 법: 명령이 끝나면 작업 폴더에 mp4 파일이 생겨요. README 기준 그래픽카드 한 장에서 5초짜리 720P 영상이 9분 안쪽으로 걸려요.

막히면

• 메모리 부족(OOM) 오류: 위 명령의 --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu 가 빠지지 않았는지 보세요. README가 메모리를 줄이는 옵션으로 안내하는 세 가지예요.
• 큰 모델(T2V-A14B, I2V-A14B)은 README 기준 그래픽 메모리 80GB 짜리 카드가 필요해요. 일반 컴퓨터는 작은 모델(5B)로 하세요.

라이선스 핵심 문장 (README 'License Agreement' 원문)

The models in this repository are licensed under the Apache 2.0 License. We claim no rights over the your generated contents …

뜻: 모델은 Apache 2.0 라이선스, 만든 영상에 대해 권리를 주장하지 않음. 다만 같은 문단에 '법을 어기거나 남을 해치는 내용, 개인정보·허위 정보를 퍼뜨리는 데 쓰면 안 되고, 책임은 쓰는 사람에게 있다'는 조건이 붙어 있어요.

2. LTX-2 (Lightricks)

한 줄로: 영상과 소리를 한 번에 같이 만드는 공개 모델이에요. (README: "audio-video foundation model … synchronized audio and video")

왜 좋은지: 다른 모델은 영상만 만들고 소리는 따로 붙여야 하는데, 이건 대사·효과음까지 같이 나와요.

따라 하기 (README 'Quick Start')

1. 저장소를 받고 설치해요. 이 저장소는 uv 라는 파이썬 도구를 써요.

git clone https://github.com/Lightricks/LTX-2.git
cd LTX-2
uv sync --extra natten

2. 모델 파일을 받아요. Hugging Face 로그인이 필요하고, 받는 양이 약 66GiB 예요(README). 지금 README의 빠른 시작은 LTX-2.5 모델 파일을 받아요.

hf auth login

받을 파일 목록(hf download Lightricks/LTX-2.5 …)과 만드는 명령(uv run python -m ltx_pipelines.distilled …)은 경로가 길어서 README 'Quick Start' 를 그대로 복사해 쓰세요. 마지막 --prompt "…" 안의 문장만 내 장면으로 바꾸면 돼요.

확인하는 법: 명령의 --output-path output.mp4 자리에 소리 있는 mp4가 생겨요.

막히면

• 401/403 오류: Hugging Face에서 모델 이용 약관에 동의하고, 읽기(Read) 토큰으로 로그인하세요 (README 안내).
• 메모리 부족: README가 안내하는 옵션을 만드는 명령 끝에 붙여요.

--quantization fp8-cast --offload cpu

(--offload disk 도 있어요. README: "In cases of GPU memory constraints, consider --quantization fp8-cast --offload {cpu, disk}")

• 최소 그래픽 메모리 숫자는 README에 공식 숫자가 없어요. (확인 필요)

라이선스 핵심 문장 (LICENSE-2_x, 2026-08-11 판, 2.1항 원문)

Entities with annual revenues of at least $10,000,000 (the "Commercial Entities") are required to obtain a paid license for any use (excluding use solely for a Non-Commercial Purpose as set forth in Section 2.2) …

뜻: 연 매출 1,000만 달러 이상인 회사만 유료 라이선스를 받아야 해요. 그 아래 회사와 개인은 무료로 쓸 수 있어요. 큰 회사도 비상업 목적만이면 예외예요. (계열사 매출은 합쳐서 봐요 — 1.6항)

3. HunyuanVideo 1.5 (텐센트) — 한국은 라이선스 밖

한 줄로: 83억 파라미터로 가볍게 만든 공개 영상 모델이에요. README: "only 8.3B parameters … runs smoothly on consumer-grade GPUs", 최소 그래픽 메모리 14GB (오프로딩 켰을 때).

하지만 한국에서는 쓰면 안 돼요. 라이선스 첫 줄이 이래요.

THIS LICENSE AGREEMENT DOES NOT APPLY IN THE EUROPEAN UNION, UNITED KINGDOM AND SOUTH KOREA AND IS EXPRESSLY LIMITED TO THE TERRITORY, AS DEFINED BELOW.

• 1.l 'Territory'(허락하는 지역): "the worldwide territory, excluding the territory of the European Union, United Kingdom and South Korea" — 전 세계에서 유럽연합·영국·한국을 뺀 지역.
• 5.c: 허락하는 지역 밖에서는 쓰면 안 된다고 적혀 있어요.
• 머리말: "including via any Hosted Service" — 웹 서비스(호스팅 서비스)로 쓰는 것도 같은 라이선스에 묶여요. 그러니 '내 컴퓨터에 안 깔고 웹에서만 쓰면 괜찮다'가 아니에요.
• 왜 한국을 뺐는지는 라이선스에 적혀 있지 않아요. 짐작으로 판단하지 마세요.

정리: 한국에 있다면 HunyuanVideo 1.5는 설치 방법을 알아도 쓸 권리가 없어요. 그래서 이 자료에서는 설치 명령을 싣지 않았어요. 같은 모델을 쓰는 다른 앱·사이트(예: 저사양용 앱)도 이 라이선스를 따르니 마찬가지예요.

메모리가 모자라면 (공식 설명서 옵션)

• 오프로드(offload): 그래픽카드에 다 안 들어가는 부분을 컴퓨터 본체 메모리로 넘겨요. 느려지는 대신 돌아가요.
• fp8 / dtype 변환: 숫자를 덜 정밀하게 저장해서 메모리를 줄여요. 화질이 조금 달라질 수 있어요.

원래 용어 풀이

덤: 웹 서비스 '무료'는 왜 뺐나요

비슷한 다른 영상에서 자주 나오는 MiniMax·Hailuo·Kling 같은 웹 서비스는 무료 범위가 공식 가격 페이지에서 로그인 없이 확인되지 않거나(Hailuo), 무료 플랜의 매일 크레딧 칸이 '-' 로 비어 있었어요(Kling 멤버십 페이지, 2026-11-02). 그리고 MiniMax와 Hailuo는 같은 회사예요. 그래서 조건이 원문으로 확인되는 공개 모델만 골랐어요.

체크리스트

• 작업 관리자 → 성능 → GPU 에서 '전용 GPU 메모리' 확인
• 24GB 이상이면 Wan 2.2 TI2V-5B 부터
• LTX-2는 Hugging Face 로그인 + 약 66GiB 여유 공간
• 회사에서 쓴다면 연 매출 1,000만 달러 기준(LTX-2) 확인
• HunyuanVideo 1.5는 한국에서 사용 불가 (웹 서비스 포함)
• 설치 전에 README·LICENSE를 다시 열어 바뀐 곳 확인

출처

• Wan-Video/Wan2.2 README (Installation, Run Text-Image-to-Video Generation, License Agreement): https://github.com/Wan-Video/Wan2.2 — 2026-11-02 확인
• Lightricks/LTX-2 README (Quick Start) · LICENSE-2_x (2026-08-11 판): https://github.com/Lightricks/LTX-2 — 2026-11-02 확인
• Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5 README · LICENSE: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5 — 2026-11-02 확인
• Hailuo AI 구독 페이지 https://hailuoai.video/subscribe , Kling 멤버십 페이지 https://kling.ai/app/membership/membership-plan — 2026-11-02 확인