Face Sitting - WAN 2.1 I2V 480p

v0.2 ノート：トレーニング手順を調整しました。解像度と動きが改善され、私の場合、プロンプトの追随性がより良くなり、安定しました。より良いトレーニング環境を求めて、いくつかのオプションのバズを追加しました xD

ジェネレーションでは、15～30ステップ、CFG値7、32〜64フレーム以上の動画に対して10ステップのシフトを使用しています。シフトを増やすと、私の場合、座る効果がより速く発生するようです。

重みの最適範囲は0.6～1.0のようです。0.65で良い結果を得られましたが、これはやや難易度が高く、たまにボディホラーのような結果になってしまうことがあります。たまに、運が良ければ、あるいは良いコンディションの開始フレームがあればうまくいきます…

トリガー語は「facesitting」のみです。その他の部分はすべてプロンプト次第です。私はシーンではなくアクションに焦点を当てることを推奨します。これはI2V（画像から動画への変換）モデルだからです（少なくとも私の場合、そうしています）。

以下は、あるジェネレーションで使用したプロンプトの例です。自由に大幅に変更してください：

facesitting, カメラに向かって立つ女性。背中は反り、お尻が明確に強調されている。彼女は腰を少し動かし、お尻がずれる様子を見せてから、座る動作を行う。カメラアングルは低く、お尻と肌の質感を際立たせている。

私はまだトレーニングプロセスを試行錯誤中ですので、ぜひあなたのジェネレーション結果を共有してください。これにより、さらに改善するためのフィードバックを収集できます。最初から大規模なデータセットを持っておらず、比較的低めの設定でトレーニングしました（気になった方へ）。

このモデルはNSFW対応ですので、責任を持ってお使いください。トレーニングには実在する人物の顔は一切使用していません。