Wan-AI / Wan2.1 Video Model (Safetensors) - GGUF Quants - i2v 14B

☄️新しいLightspeedチェックポイントの使用を推奨します：/model/1802623

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VRAM使用量を減らすためのWan 2.1のGGUF量子化版。

TeaCacheが動作する場合は、約2倍の速度向上のために使用することを推奨します。
情報：現在、TeaCacheは不具合がある可能性があり、変形した動画を生成する可能性があります。!!!

すべてのサンプルは、TeaCacheを有効にし、初期画像（Init-Image）を使用した640x640です。

ソース：ソース（gguf）https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-480P-gguf/tree/main（city96より）

以下はいくつかのテスト結果です…

VRAMとRAMの計算：

• VRAMはモデルサイズより1〜2GB余裕を持たせる必要があります

  例：16GB（VRAM）：モデル12GB - 2GB = 10 → 問題なく動作します

• OSの正常な動作には常に1〜2GBの余裕を確保してください

• RAMは最低16GB、より良いのは32GB

• Q8を使用するには40GB以上のRAMが必要です

より速く、かつ適切な結果を得るためのI2V（画像→動画）ヒント：

• 最大ピクセル数以内で低解像度を使用する

• 生成後、お好みのツールで動画全体をアップスケールする

• ステップ数は20〜30が推奨（20で十分、30は詳細を保持するが時間が必要）

  • ステップ数の増加は線形であるため、10ステップ増やすと、例えば10分から15分に増加

• CFGは4〜6を使用（6がほとんどの場合最適、照明が不安定な場合は4の方が良い場合あり）

• 初期画像（Init-Image）として使用する画像は、動画解像度と同じアスペクト比である必要があります

推奨解像度：

9:16 / 16:9 で 480x832 / 832x480 = 480p

3:4 / 4:3 で 480x640 / 640x480 = 480p

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常にあなたが生成結果の責任を負います！ 利用規約 に違反するコンテンツを作成し、私がそれを確認した場合、必ず報告します。