BBC Ride Wan (2.2!)

在 Wan 2.2 上重新训练了数据集，请务必下载 BOTH LoRAs（高和低）！
使用 K3NK 的工作流取得了出色的效果 - /model/1824027/wan-22-t2v-i2v4-stepskijais-wrapper-workflowk3nk

更新 6.17

我在尝试改进这个 LoRA 时意识到，我从未上传过 T2V 版本，所以……现在在这里了。尽情享用吧！

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我的第二个 LoRA……我对标注方式进行了重大调整，结果显示出明显的提升。

请分享你用这个生成的任何作品，我很想看到更好的提示！

此模型在 WAN 14B I2V 上训练，使用了 45 个视频，这些视频通过 diffusion-pipe 调整为 480P / 24FPS 并裁剪为 3 秒。不过，它在 T2V 模型上也能正常工作，我也包含了一些来自 T2V 的示例。

我的标注方式：

45 个视频，调整为 480P，3 秒，24FPS。
使用 ComfyUI_Qwen2-VL-Instruct 为每个视频生成基础描述，但遗憾的是，它无法识别任何 NSFW 内容。由于 LLM 几乎对这些内容“感到厌恶”，通常同一帧需要尝试多次。:D
选取我“最喜爱”的一帧，用 Joy Caption 2 处理，然后手动将 Qwen 描述与 Joy Caption Two 的标注合并，生成最终的 .txt 文件。