Wan 원본 · 720pAI PIXELL · 4K 업스케일
여우 신사의 밤
등불 밝힌 신사, 은발의 주인공, 빛나는 여우 정령, 흩날리는 눈.
Wan 영상, 4K·8K·16K로
선명하게 업스케일
ComfyUI에서 로컬로 돌린 Wan 영상의 잔여 노이즈·플리커·소프트함을 비생성형 후처리로 정리합니다. 원본 훼손 없이 최대 16K까지.
Wan 영상, 어디서 화질이 막히나요
Wan은 무료·무제한으로 생성할 수 있는 오픈웨이트 모델이지만, 로컬 GPU 환경 탓에 출력 화질에 한계가 남습니다.
로컬 저해상도 출력
VRAM 한계로 720p~1080p 저해상도에서 뽑는 경우가 많아, 디테일이 애초에 부족한 채로 나옵니다.
VRAM 제약 플리커
메모리 절약을 위해 낮춘 설정으로 돌리면 프레임 간 떨림과 플리커가 두드러집니다.
적은 스텝 잔여 노이즈
샘플링 스텝을 줄여 빠르게 생성하면 잔여 노이즈와 뭉개진 소프트 텍스처가 남습니다.
AI PIXELL이 하는 일
진짜 해상도 증가
늘려 붙이는 게 아니라 디테일을 복원해 4K·8K·16K로. 최대 16K까지.
원본을 훼손하지 않는 비생성형
AI가 새로 그리지 않습니다. 있던 정보만 선명하게 — 얼굴·디테일 왜곡이 없습니다.
노이즈·아티팩트 정리
디퓨전 잔여 노이즈, 압축 블록, 프레임 플리커를 디노이즈로 제거합니다.
길이 제한 없음 · 1회 구매
15초든 1시간이든 제약 없이. 월정액 대신 평생 라이선스로.
흐릿함이 사라지고,
진짜 디테일이 돌아옵니다
저해상도로 뽑힌 Wan 원본을 4K·8K로 끌어올립니다. 잔여 노이즈를 정리하고 디테일을 복원해서.
Wan 원본 · 720pAI PIXELL · 4K 업스케일
산중 다리 결투
안개 낀 협곡 다리, 자세를 잡은 무예가, 수묵빛 구름, 나부끼는 도포 자락.
Wan 원본 · 720pAI PIXELL · 4K 업스케일
항구 트램의 황혼
미래적 항구 트램, 교복 코트, 스케치북, 황혼의 반사광과 등불.
이렇게 작동합니다
STEP 01
생성
평소 쓰던 AI 모델로 영상을 만듭니다.
STEP 02
업로드
출력된 파일을 AI PIXELL에 불러옵니다.
STEP 03
설정 · 미리보기
해상도와 모델을 고르고 결과를 미리 확인합니다.
STEP 04
내보내기
4K·8K·16K로 내보내 유튜브·SNS·광고 어디든 게시합니다.
'AI 스러움'은 어디서 오나요
디퓨전 모델은 노이즈를 단계적으로 지워 영상을 만듭니다. 그 과정에서 끝까지 지워지지 않는 구조적 결함이 남고, 그게 바로 'AI 티'로 읽힙니다. AI PIXELL은 비생성형으로 이 흔적만 정리합니다.
종료 스텝의 잔여 노이즈
노이즈 스케줄이 마지막 denoising 스텝에서 SNR을 0으로 만들지 못해, 톤이 중간 밝기에 갇히고 대비가 눌립니다. (WACV 2024)
스텝마다 누적되는 오차
매 스텝의 추정 오차가 누적돼(exposure bias) 디테일이 무너지고 질감이 왜곡됩니다. 스텝이 적을수록 더 심합니다. (ICLR 2024·2025)
고주파 디테일 소실
압축된 latent에서 생성 후 업샘플하며 모공·직물결·머리카락 같은 미세 디테일이 뭉개집니다.
플라스틱 질감
'평균 피부'로 디노이징해 질감은 지우고 엣지만 과하게 세워, 성형·CGI 같은 인공적 룩이 됩니다.
프레임 간 플리커
이미지로 학습된 VAE 디코더가 latent을 픽셀로 되돌릴 때 프레임 간 미세한 떨림(shimmer)을 만듭니다.
억제된 실사 그레인
얼굴 떨림을 막으려 프레임을 매끄럽게 하며 실제 촬영 특유의 그레인까지 눌러, 재생하면 플라스틱하게 읽힙니다.
근거: “Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed” (ByteDance, WACV 2024) · Exposure Bias in Diffusion Models (ICLR 2024·2025)
Wan 4K를 넘어 8K·16K까지
로컬에서 무제한으로 뽑은 클립을, 필요한 해상도로 마무리합니다.
Wan 4K
720p~1080p Wan 영상을 4K로. 유튜브·SNS 업로드 표준 품질.
Wan 8K
광고·대형 디스플레이용 8K 디테일까지 복원.
Wan 16K
전시·프로젝션 매핑을 위한 초고해상 16K 출력.
누구에게 필요한가요
디자이너 · 영상 편집자
생성형 소스를 납품 품질로 마무리해야 하는 분.
유튜버 · 크리에이터
숏폼·롱폼을 4K로 올려 조회 경쟁력을 높이려는 분.
기업 · 브랜드
AI 광고·캠페인 대량 클립을 일관된 화질로 뽑아야 하는 팀.
모든 크리에이터
AI 영상의 'AI 티'를 지워 더 실감나게 만들고 싶은 누구나.
자주 묻는 질문
ComfyUI에서 만든 Wan 영상을 업스케일할 수 있나요?
네. ComfyUI 로컬 워크플로로 뽑은 Wan mp4·mov 파일을 그대로 업로드하면, AI PIXELL이 비생성형으로 4K·8K·16K까지 업스케일합니다. 워크플로를 바꿀 필요 없이 완성본만 후처리하면 됩니다.
저해상도로 뽑은 Wan 영상도 4K가 되나요?
됩니다. 720p~1080p로 생성한 Wan 클립을 비생성형 알고리즘으로 4K·8K·16K까지 끌어올리며, 원본을 다시 생성하지 않아 디테일이 왜곡되지 않습니다.
Wan 2.2 Upscaler로 쓸 수 있나요?
Wan 2.1·2.2 등 버전과 무관하게 출력된 영상 파일을 그대로 업로드하면 됩니다. 모델 버전을 가리지 않습니다.
적은 스텝으로 생긴 잔여 노이즈·플리커도 줄이나요?
샘플링 스텝을 줄여 생긴 잔여 노이즈, 프레임 플리커, 과도한 소프트함을 정리해 더 실사에 가깝게 만듭니다.
Wan 영상 화질을 높이는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
Wan로 만든 영상은 AI PIXELL 같은 비생성형 후처리로 마무리하는 것이 가장 좋습니다. 원본을 다시 생성하지 않고 디퓨전 잔여 노이즈·플리커를 정리하면서 4K·8K·16K로 업스케일해, 얼굴·디테일 왜곡 없이 화질만 끌어올립니다.
무료로 사용해볼 수 있나요?
네. 14일 무료 체험으로 워터마크·해상도·횟수 제한 없이 Wan 영상에 직접 적용해 결과를 확인한 뒤 구매를 결정할 수 있습니다.
영상을 온라인에 올리지 않고 내 PC에서 처리할 수 있나요?
네. 클라우드 업로드 없이 온디바이스로 처리하므로 미공개 프로젝트 영상도 외부로 나가지 않습니다.
여러 영상을 한 번에, 길이 제한 없이 처리할 수 있나요?
가능합니다. 길이 제한 없이 대량 영상을 일괄 처리할 수 있고, 월정액이 아니라 1회 구매(평생 라이선스)로 사용합니다.