Wan-LoRA-Arcane-Jinx-v1 [Wan 1.3B]

V2が登場！

主な違い：

• やや性能が弱い

• プロンプトによりよく従う

• 他のキャラクターへの色のにじみが減少

推論について

このモデルは長い説明的なプロンプトを好むようです。プロンプトの例については添付動画をご覧ください。私のテスト結果によると、短いプロンプトを使用するとLoRAの効果が弱くなります。

推論には以下を推奨します：

• ComfyUIネイティブノード

• KijaiのComfyUIラッパーノード

トリガー語: csetiarcane, Nfj1nx, blue hair

（スタイルやキャラクターが十分に反映されない場合は、プロンプトに「animation style」を追加することを推奨します。これによりスタイルが強化される場合がありますが、場合によってはあまりにアニメ調になりすぎる可能性があります）

強度: 0.9–1.0

学習詳細（v1）:

私はまず画像のみでLoRAを学習し、一定ステップ後に動画のみで学習を継続する方法を試しました。

• 学習率（LR）: 2e-5

• 最適化アルゴリズム: adamw_optimi

• エポック数: 15（画像）＋7（動画）

• ステップ数: 2550（画像）＋2520（動画）

• データセット: 33枚の画像、35本の動画

• リピート回数: 10

• ランク: 128

• バッチサイズ: 2

• 勾配累積ステップ: 1

学習にはDiffusion-Pipeリポジトリを使用しました。

謝辞

コミュニティのために惜しみない優れた貢献をしてくれたKijai、そしてそれらの機能を迅速かつ高品質でComfyUIにネイティブ実装してくれたComfyanonymous、さらにLoRA学習をコミュニティに迅速に提供してくれたTDRusselに深く感謝します。