Furry nsfw wan 2.1 14b img2vid (and nsfw motion in general)

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モデル説明

トレーニングを支援するためにRunPodクレジットを贈りたい場合は、DMでコードをお送りください。

Furry NSFW LoRAの14B Wanモデル用バージョン。ヒトにも対応しています。

これはimg2vid用LoRAで、Wan 14B img2vidモデル用に設計されています(480pも720pも動作します)。txt2vidの生成を試みると予期しない結果が出る可能性があります。

teacacheの使用は避けてください。使用する場合、しきい値は低く保ってください。teacacheはこのLoRAでより多くのアーチファクトを発生させ、奇妙な動作を引き起こすことがあります。

causvidを使用して(最大)5倍の高速化

より動きを出したい場合は、lightx2v causvidMPSリワードLoRAを組み合わせることをお勧めします。これらを組み合わせると、複雑な動作でも多くの動きを維持できます。たとえ6ステップでeuler/euler a + betaを使用しても、多くの動きと優れた物理演算の結果を得られます。

以前のcausvid LoRA情報(個人的にはv1を50%で使うのを好みます):

causvid LoRAを使用すると、従来20ステップを使用していた場合、約5倍の高速化が可能です。Wan GGUFモデルでも動作します。以下の手順を必ず守ってください:

  • causvid LoRAを0.5の強度でロード(このLoRAは1.0の強度でロード)

  • 4(最小)~8ステップ(6以上が最適)でサンプリングし、低CFG(<=3、通常は2を使用)を使用。最良の結果を得るにはbetaスケジューラを使用してください。ゴースト現象が見られる場合は、ステップ数とサンプラー設定が正しいか確認してください。

私の3060では、この設定で60フレームの動画を4分以内に生成できます。品質はteacacheよりも高く、はるかに高速です。teacacheとの併用は避けてください。

目的

このLoRAはキャラクターの一貫性を保ち、POVや類似の視点からの多くのポーズに対応できます。多様なポーズでトレーニングされており、プロンプティングガイドに従ってください。t2v LoRAとの併用は避けてください。キャラクターが歪んだり変形する可能性があります。

このLoRAは他のLoRAなしで以下を生成可能:ク Cowgirl(+逆向き)、ミッションナリー、ドギースタイル、フェロス(+ディープスロート)

ハンドジャブ、タイツファックも可能。v1は補助が必要な場合があるが、v1.1はそれらにも良好に対応します。

要するに、キャラクターの一貫性を保ちながらimg2vidにおけるNSFWの動きを実現するLoRAであり、Furryキャラクターの理解も向上しています。

V1.1:

新しいデータセットと完全に新規のキャプション、より多くの視点で継続トレーニング。通常、より多くの動きを生成し、タグ付けも簡単。追加のLoRAなしで、多くのポーズ、視点、動きに対応可能です。

V1.1のプロンプティングは、t2iモデルと同様です。動き以外に、「上下に動く」などと指定できます。ただしV1.1は通常、動きを自動的に生成します。

V1:

注:動きが十分でない、または速度が合わない場合

動きをプロンプトしないと、動きは発生しません。

「深く突く、速く突く」、「中程度の舐め、ゆっくり舐め」などと指定すると、深さとスピードを調整できます。

「女性が男性の上に乗って上下に動く」、「女性が胸で男性の阴茎を刺激する」などは、自明です。引き抜きや、成功度の変化までプロンプトできます。

プロンプティングは、1.3bバージョンと同様にします。

400解像度でトレーニング、フレームバケット:[1, 8, 16, 24, 32, 40, 60, 80]、コンテキスト:"multiple_overlapping"

1.3bバージョンとの比較

このモデルはオーラルにおいてはるかに優れた性能を発揮し、伸縮アーチファクトが少ない。ただし、特に短い動画での動きのプロンプティングは難しくなる場合がある。動きが十分でない場合は、プロンプトにスピードと深さを明記してください。

img2vid用にトレーニング。txt2vidには推奨されません

txt2vidで使用した場合の品質については保証できません。特にFurryコンテンツについてはテストしておらず、品質を保証できません。ヒトのコンテンツは生成できる可能性がありますが、Furryコンテンツはわずかに生成できる程度です。このようなケースでは別のLoRAをご利用ください。

このモデルで生成された画像

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