Live Wallpaper Style

このLoRAの目標は、ライブウォールペーパーに似た動画スタイルを再現することです。リーグ・オブ・レジェンドをプレイしたことがある人は、ランチャーの起動動画を覚えているでしょう。それが目指すスタイルですが、lofi動画の作成にもご利用いただけます:D お楽しみください。

[Wan2.2 TI2V 5B - Motion Optimized Edition]
51本のキュレートされた動画（24fps、96フレーム）を用いて、100エポックで5,000ステップ、ランク48で学習。Wan2.2の統合TI2V 5Bディープモデルと高圧縮VAEに特化して最適化されています。

私のワークフロー（整理されていないですが、動くことが重要です哈哈哈）：🎮 Live Wallpaper LoRA - Wan2.2 5B (Workflow) | Patreon

ループワークフロー：WAN 2.2 5b WhiteRabbit InterpLoop - v1.0 - Hardline | Wan Video Workflows | Civitai

トリガー語: l1v3w4llp4p3r

[Wan2.2 I2V A14B - Full Timestep Edition]

301本のキュレートされた動画（256px、16fps、49フレーム）を用い、Diffusion PipeとAutomagicオプティマイザーで24時間学習。ランク64。標準的な（0-0.875）ではなく、拡張されたタイムステップ範囲（0-1）を使用し、低解像度モデルでの学習にもかかわらず、高・低モデル両方と互換性があります。

トリガー語: l1v3w4llp4p3r

LightX2V v2（256ランク）と組み合わせると、推論が高速化されます。

[Wan I2V 720P Fast Fusion - 4（またはそれ以上）ステップ]

Wan I2V 720P Fast Fusionは、2つのライブウォールペーパーLoRA（1つは専用）とLightx2v、AccVid、MoviiGen、Pusa LoRAを組み合わせ、映画的クオリティを維持しながら、超高速で4ステップ以上での生成を実現します。

🚀 Lightx2v LoRA – 4ステップディスティラーションにより生成速度を20倍に向上。RTX 4090で8GB VRAMのみで2分以内の動画生成が可能。
🎬 AccVid LoRA – 表現的なシーケンスの動きの正確性とダイナミクスを向上。
🌌 MoviiGen LoRA – アニメーションに映画的な深みと流れを追加し、ビジュアルストーリーテリングを強化。
🧠 Pusa LoRA – ゼロショットマルチタスク機能（開始・終了フレーム、動画拡張）を備え、細かい時間的制御を実現。VBenchスコア87.32%を達成。
🧠 Wan I2V 720p (14B) ベースモデル – 表現的な動画シーン向けに高い時間的整合性と高解像度出力を提供。

[Wan I2V 720P]

使用したデータセットは、1280x720x96解像度の149本の手選別動画ですが、244pと480pで64フレーム、64次元（L40s）で学習されました。

トリガー語を使用するため、プロンプトに必ず含めてください：l1v3w4llp4p3r

[Hunyuan T2V]

使用したデータセットは、1280x720x96解像度の529本の手選別動画ですが、244pで72フレーム、64次元（複数のRTX 4090）で学習されました。

キャプションやアクティベーションワードは使用していません。調整が必要なのはLoRAの強度のみです。

もう一つ重要な点は、このモデルはフルブロックで学習されていることです。2つ以上のLoRAを組み合わせた場合の挙動は不明です。組み合わせて結果が良くない場合は、単一ブロックを無効化してみてください。

LoRA強度は0.2〜1.2程度をお勧めします。解像度は1280x720、または512で生成して後からアップスケールしてください。最小3秒（72フレーム＋1）以上を推奨します。

[LTXV I2V 13b 0.9.7 – Experimental v1]

140本のキュレートされた動画（512px、24fps、49フレーム）を用い、250エポック、32次元、AdamW8bitで学習。
Diffusion Pipeを使用し、LTXV I2V v0.9.7（13B）をサポート。
キャプションはQwen2.5-VL-7Bを用いて構造化されたプロンプト形式で生成。

これは実験版の初回リリースです。シードやプロンプトの詳細によって結果にばらつきが生じる可能性があります。

推奨設定：

スケジューラ：sgm_uniform
サンプラー：euler
ステップ：30

⚠️ 動きのアーテファクトを避けるため、長いプロンプトが強く推奨されます。

Ollama Describer を使ってキャプションを生成できます。また、公式LTXVプロンプトエンハンサーの使用も可能です。

詳細については、「このバージョンについて」タブをご覧ください。
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詳細はバージョンの説明をご覧ください

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