wan2.1_T2V_shake ass_1.0

이 모델은 7가지 실제 재료를 1분 이상 사용하여 Nvidia A6000에서 24시간 동안 학습되었습니다.

저는 Wensheng Video의 기본 모델을 사용하여 학습했기 때문에, 텍스트 기반 동영상 생성 시 매우 우수한 성능을 발휘합니다.

{여성이 화장실 벽에 누워, 엉덩이를 흔들며, 전체 신체샷}을 사용하거나 중국어를 직접 입력할 수 있습니다.

이미지에서 동영상으로의 변환 효과는 아직 테스트하지 않았습니다. 직접 실험해 보시기 바랍니다. 다른 LoRA와 매칭되는 전제 하에 가중치를 1.2~1.5까지 조정할 수 있습니다.

물론, 단일 모델만 사용한다면 0.5~0.9 정도의 더 작은 값으로 조정할 수 있습니다.

이 모델은 압축되지 않은 모델에서 학습되었기 때문에, 비공식 노드 사용을 권장하지 않습니다. 특히 GGUF에서는 효과가 매우 나쁘며, 제한이 극심합니다.

제 권장사항은 압축된 모델보다 많은 동작을 포함한 더 큰 모델을 사용하는 것입니다. 압축된 모델은 많은 동작을 삭제하기 때문입니다.