무검열 EdenLive 가이드: VAST 실시간 렌더러의 사양과 프롬프트

EdenLive 한눈에 보기

개발사

VAST(VAST-AI-Research, Project Eden)

오픈소스 공개

2026년 10월 12일

모델 크기

5B 및 14B DiT

입력

참조 영상, 첫 프레임, 텍스트 프롬프트

출력

480P/720P 영상, 24 FPS 이상, 몇 분 길이

RTX 5090(5B, INT8)

24.87 FPS, 최대 28.38 GiB

다운로드 크기

약 210–225 GB

오픈 웨이트?

예, Hugging Face와 GitHub에 공개

무검열?

공식 무검열 빌드 없음

EdenLive(이)란?

EdenLive는 VAST의 Project Eden 시리즈 최신 모델로, VAST-AI-Research 팀이 공개했습니다. 입력은 참조 영상 또는 프록시 영상, 목표 첫 프레임, 텍스트 프롬프트 세 가지이며, 참조를 프레임 단위로 따라가면서 더 정교하거나 스타일이 바뀐 영상을 출력합니다. 월드 상태는 추적하지 않습니다. 규칙과 위치는 상위의 게임, 엔진 또는 프로그램이 관리하고, 렌더러는 화면이 어떻게 보일지만 결정합니다. VAST는 5B와 14B DiT(확산 트랜스포머) 체크포인트를 공개했으며, 각각 양방향 모드와 청크당 4단계만 디노이징하는 소단계 청크 자기회귀 모드를 갖추고 있습니다. 출력은 480P 또는 720P, 24 FPS 이상이며 몇 분 동안 연속 생성할 수 있고, 5B 모델은 단일 GPU에서 720P로 배포할 수 있습니다. 가중치, 추론 코드, 실시간 스트리밍 서비스, 브라우저 데모가 함께 공개되었습니다.

사람들이 무검열 EdenLive을(를) 찾는 이유

무검열 EdenLive를 찾는 사람들은 대개 기업 콘텐츠 정책에 막히지 않는 자유로운 영상 제작을 원합니다. 하지만 실제 상황은 다릅니다. 가중치는 공개되어 있지만, 이것은 참조 영상과 첫 프레임, 약 32 GB GPU가 필요한 렌더러이지 프롬프트만으로 클립을 만드는 생성기가 아닙니다. 첫 프레임을 만드는 선택형 FLUX 워크벤치는 콘텐츠 필터링을 요구합니다. 공식 또는 널리 쓰이는 무검열 EdenLive 빌드는 찾지 못했습니다. Spicy AI는 이 모델을 제공하지 않습니다. 사진으로 짧은 성인 영상을 만드는 것이 목표라면, 저희 이미지-투-비디오 도구가 다른 모델로 추가 콘텐츠 필터 없이 작동합니다(동의한 성인 전용).

실시간 월드 모델 렌더러로서 EdenLive가 작동하는 방식

VAST는 이를 분리형 월드 모델의 절반이라고 설명합니다. 기존 프로그램이 상태, 물리, 게임 규칙을 관리하고 저비용 프록시 화면을 렌더링하며, 참조 영상은 그 프로그램과 뉴럴 렌더러를 잇는 인터페이스입니다. 사후 학습된 DINOv3 비전 인코더가 각 참조 프레임을 특징으로 바꿔 DiT에 주입하고, UMT5 인코더가 텍스트 프롬프트를 읽습니다. Wan2.1과 Wan2.2 VAE가 잠재 공간을 처리하고, 가벼운 TAEHV 디코더가 스트리밍에 충분한 속도로 프레임을 만들어 냅니다. 실시간 사용에서는 소단계 청크 자기회귀 모드에 INT8 또는 FP8 양자화, CUDA Graph, torch.compile, KV 캐시, 스트리밍 LightTAE 디코더 같은 LightX2V 최적화를 결합합니다. 저희가 보기에 핵심은 모델 크기가 아니라 역할 분담입니다. 규칙과 위치의 일관성은 엔진이 보장하고, 네트워크는 외형만 잘 그리면 됩니다.

EdenLive 5B vs 14B: 어떤 체크포인트를 고를까

두 크기는 입력, 해상도, 두 가지 추론 모드가 같으므로 선택은 주로 하드웨어와 화질 여유에 달려 있습니다. 5B는 VAST가 단일 GPU 720P 배포용으로 내세우는 체크포인트이며, 공개된 RTX 5090 수치도 이 모델 기준입니다. 14B는 더 높은 화질을 목표로 하지만 메모리와 연산이 더 필요하고, 소비자용 GPU 프레임레이트는 아직 공개되지 않았습니다. 5B로 먼저 프로토타입을 만들고, 화질 향상이 장면에 중요하다면 데이터센터급 GPU에서 14B를 시험하는 것이 합리적입니다.

Hugging Face 모델 카드와 GitHub README 기준.

VRAM 요구 사항과 RTX 5090 24 FPS 결과

속도에 관해 가장 구체적인 자료는 LightX2V 배포 가이드입니다. RTX 5090에서 INT8 ConvRot 양자화(DiT와 프록시 인코더, T5는 FP8)를 쓰고 1280×704, 24 FPS를 목표로 했을 때 5B 모델은 생성 24.87 FPS, 추론 24.69 FPS, 첫 청크 지연 500.02ms, 청크 간격 P95 492.63ms, 최대 할당 메모리 28.38 GiB를 기록했습니다. H200에서 FP8-SGL로는 36.12 FPS, 최대 29.72 GiB였습니다. 이는 제조사 측정값이지 독립 테스트가 아니며, 드라이버, 컴파일, 양자화에 따라 달라질 수 있습니다. VAST가 따로 밝힌 입력부터 화면까지 수백 밀리초 수준의 지연은 제품 데모 기준이므로 500ms 벤치마크와 직접 비교하면 안 됩니다. README의 검증 환경은 NVIDIA 80 GB GPU이며, 14B 모델과 더 높은 해상도에는 32 GB보다 큰 카드가 필요합니다.

수치는 LightX2V의 EdenLive README 기준이며 제조사 발표값입니다.

EdenLive GitHub, Hugging Face 다운로드와 설치

오픈소스인가요? 그렇습니다. 코드는 GitHub의 VAST-AI-Research/EdenLive, 가중치는 Hugging Face의 VAST-AI/EdenLive에 있으며 둘 다 2026년 10월 12일에 만들어졌습니다. 먼저 디스크 공간을 확보하세요. README에는 약 210 GB로 나와 있지만, 저장소에 5B, 14B, FLUX 워크벤치 구성 요소가 함께 들어 있어 실제 파일은 약 224.8 GB입니다. 문서화된 환경은 Linux x86-64, Python 3.10, CUDA 13(cu130)용 PyTorch 2.14 nightly, diffusers 0.39, transformers 5.12이며, Node.js 22는 게임 렌더링 데모에만 필요합니다. 실시간 서비스는 WebRTC로 스트리밍하므로 원격 구성에는 TURN 서버와 GPU 호스트도 필요합니다. 5B는 기본적으로 GPU 1개에서 실행되며 NPROC로 멀티 GPU를 쓸 수 있습니다.

• 1. 하드웨어 확인: Linux, 5B를 INT8로 돌리려면 32 GB 이상의 NVIDIA GPU, 약 225 GB의 여유 디스크.
• 2. GitHub 저장소를 클론하고 Python 3.10 환경에 README에 적힌 PyTorch nightly를 설치합니다.
• 3. Hugging Face에서 가중치를 받습니다. 도구가 부분 다운로드를 지원하면 필요한 크기만 받으세요.
• 4. 오프라인 5B 예제부터 실행하고, 화면이 제대로 나오면 WebRTC 스트리밍 서비스로 넘어갑니다.
• 5. ComfyUI: 공식 README에는 ComfyUI 워크플로가 없고 공식 노드도 찾지 못했으니, 서드파티 노드는 비공식으로 간주하세요.

EdenLive가 렌더링할 수 있는 스타일

외형은 프롬프트와 첫 프레임이 정하고 참조 영상은 구도와 움직임만 정하기 때문에, 같은 회색 프록시 장면에서도 전혀 다른 스타일이 나올 수 있습니다. VAST의 데모와 언론 보도에서 보이는 방향은 다음과 같습니다.

• 포토리얼: 단순한 게임 지오메트리가 사실적인 거리, 방, 풍경으로 렌더링됩니다.
• 애니메이션·셀 셰이딩: 같은 워크스루가 평면적인 색과 깔끔한 윤곽선으로 다시 그려집니다.
• 손그림 애니메이션: 집이나 거리의 실사 영상이 그림책 같은 손그림 느낌으로 바뀝니다.
• 카툰 캐릭터: 참조 속 인물이 자세, 옷, 색 구성을 유지한 채 스타일화된 캐릭터가 됩니다.
• 재질·사물 교체: 사람 손이 로봇 손이 되거나, 움직임은 그대로 둔 채 표면의 색과 재질이 바뀝니다.

크리에이티브 활용: 참조 영상으로 무엇을 하나

EdenLive를 두고 가장 많이 이야기되는 아이디어는 모두 같은 강점에 기대고 있습니다. 참조 영상이 구도, 움직임, 카메라를 고정하므로 같은 장면을 새로운 모습으로 얻을 수 있다는 점입니다. 아래는 VAST와 초기 보도가 언급한 용도와 아직 어려운 경우입니다.

• 게임 프로토타입: 블록아웃 레벨을 걸어 다니며 완성작에 가까운 세계로 실시간 렌더링된 모습을 봅니다. 탐험과 느린 퍼즐에 가장 적합합니다.
• 프리비즈와 콘셉트 아트: 동선과 카메라 무빙을 고정한 채 아트 디렉터가 여러 스타일을 나란히 비교합니다.
• 영상 리스킨: 실사 영상을 애니메이션을 다시 만들지 않고 카툰이나 손그림 버전으로 바꿉니다.
• 임바디드 AI 데이터: 같은 로봇이나 손 동작에서 학습용 시각 변형을 대량으로 만듭니다.
• 약점: 격렬한 전투, 여러 캐릭터의 동시 등장, 작은 물체, 매우 긴 일관성은 여전히 흔들립니다.

커뮤니티는 EdenLive를 어떻게 받아들였나

언론의 관심이 실제 사용보다 훨씬 앞서 있습니다. 량쯔웨이(QbitAI)와 Pandaily는 2026년 10월 18일 전후로 공개 소식을 다루며 RTX 5090 실시간 구동과 분리형 월드 모델 개념에 주목했습니다. 10월 중순 저장소 수치는 작았고, 튜토리얼, 포크, 커뮤니티 수정은 아직 드물며 독립 벤치마크도 찾지 못했습니다. 개별 리뷰는 인용하지 않습니다. 제조사 수치는 출발점으로 보고 직접 장면으로 테스트하세요.

아직 모르는 점: 소비자용 GPU에서 14B의 실제 메모리와 프레임레이트, 양자화별 화질 손실, 장시간 안정성, 공식 ComfyUI 지원.

EdenLive 프롬프트 작성법

이 모델에서 프롬프트의 역할은 텍스트-투-비디오 모델과 다릅니다. 사물의 위치와 움직임은 이미 참조 영상이 정하므로, 프롬프트는 외형, 즉 스타일, 재질, 빛, 색, 분위기를 묘사해야 합니다. 목표 첫 프레임과 어긋나지 않게 쓰세요. 서로 충돌하는 지시는 스트림이 여러 외형 사이에서 깜박이게 만듭니다. 사물을 나열하기보다 장면 전체를 하나의 스타일로 묘사하고, 참조에 없는 움직임은 요구하지 마세요. 같은 습관은 위의 브라우저 생성기에서도 도움이 되며, 거기서는 업로드한 사진이 첫 프레임 역할을 합니다.

• 스타일 먼저: "손그림 수채화 애니메이션"이나 "포토리얼한 밤거리"가 모든 프레임의 톤을 정합니다.
• 재질과 표면을 적기: 젖은 자갈길, 브러시드 스틸, 부드러운 면, 광택 있는 옻칠.
• 빛에는 광원을: 왼쪽에서 비치는 낮은 해, 네온사인, 흐린 날의 빛, 촛불.
• 팔레트는 하나로: 주요 색을 두세 가지로 줄이면 청크 사이 깜박임이 줄어듭니다.
• 참조와 싸우지 않기: 프록시가 천천히 걷는다면 질주를 지시하지 마세요.
• Spicy AI 생성기에는 참조 영상이 없으니 간단한 동작 하나와 카메라 무빙 하나를 추가하세요.

복사해 쓰는 EdenLive 프롬프트 템플릿

대괄호 부분을 바꾸고 구조는 유지하세요. 앞의 세 개는 참조 스트림과 함께 쓰는 VAST 모델 자체용이고, 뒤의 두 개는 이 페이지의 이미지-투-비디오 생성기용으로, 업로드한 성인 사진이 피사체를 정합니다.

단계별: Spicy AI에서 EdenLive 스타일 클립 만들기

브라우저 방식은 225 GB 다운로드와 GPU 설정이 필요 없습니다. VAST 모델을 실행하지 않고 Spicy AI의 기본 이미지-투-비디오 모델을 쓰므로, 참조 영상 대신 사진 한 장으로 시작합니다.

• 1. 이 페이지 상단 버튼으로 이미지-투-비디오 도구를 엽니다.
• 2. 본인 소유이거나 사용 동의를 받은 성인 피사체의 선명한 사진을 업로드합니다.
• 3. 위 템플릿을 붙여 넣고 스타일, 빛, 카메라 무빙 하나를 정합니다.
• 4. 짧은 클립을 생성해 움직임을 확인하고, 다시 할 때마다 요소 하나만 바꿉니다.
• 5. 결과를 다운로드합니다. 움직임이 급해 보이면 단어를 더하기보다 동작을 단순하게 하세요.

EdenLive vs Wan 2.2

VAST의 렌더러가 Wan VAE를 재사용하기 때문에 둘은 자주 함께 검색되지만, 해결하는 문제는 다릅니다. Wan 2.2는 텍스트나 이미지로 영상을 만들고 ComfyUI 생태계가 성숙해 있습니다. VAST 모델은 기존 참조 스트림을 실시간으로 다시 렌더링하고 콘텐츠 제작은 엔진에 맡깁니다. 글로 클립을 만들려면 생성기를, 프록시 화면을 실시간으로 정교한 화면으로 바꾸려면 VAST 렌더러가 더 맞습니다.

EdenLive 스타일을 위한 프롬프트 팁

1. EdenLive에는 참조 영상과 첫 프레임이 필요하며, 텍스트 프롬프트만으로는 부족합니다.
2. 14B나 더 높은 해상도로 가기 전에 5B를 INT8, 1280×704로 먼저 돌려 보세요.
3. 양자화를 바꿀 때마다 프레임레이트뿐 아니라 화질도 다시 확인하세요.
4. 프롬프트는 외형에 집중하고 움직임은 참조에 맡기세요.
5. 권리가 있는 영상만 쓰고, 성인(18세 이상)만 등장시키며, 동의 없이 실존 인물을 다시 그리지 마세요.

출처

• EdenLive 모델 카드(Hugging Face)
• 코드와 README(GitHub)
• LightX2V EdenLive 배포 가이드
• VAST 기술 보고서(PDF)
• QbitAI 보도(중국어)
• Pandaily 보도(영어)

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