Face Sitting - WAN 2.1 I2V 480p

v0.2 备注：调整了训练流程。提升了分辨率和动作表现。在我的使用中，似乎更能遵循提示且更稳定。添加了一些可选的“求更好训练设置”的彩蛋 xD

在生成时，我通常使用 15–30 步、CFG 值为 7，并为 32 至 64+ 帧的视频设置 10 步的偏移。在我这里，更高的偏移似乎会更快触发“坐姿”效果。

权重的最佳范围似乎在 0.6–1.0 之间，我用 0.65 时得到了一些不错的结果，但必须说这个值有点棘手，有时会直接生成恐怖的身体效果。有时候你只能靠运气，或者拥有一帧良好的起始条件……

唯一的触发词是：“facesitting”；其余部分完全由你的提示决定。我建议重点关注动作，而非场景，因为这是图像到视频（I2V）模型（至少对我有效）。

以下是我曾用的一个提示示例，欢迎大幅修改：

facesitting, 一位女性面向镜头。她的背部呈弓形，臀部明显突出。她轻微摆动臀部，使臀部位置变动，然后完成坐下的动作。镜头角度较低，突出强调她的臀部和皮肤纹理。

我仍在试验训练过程，欢迎分享你的生成结果。这将帮助我收集更多反馈以进一步优化。如果有人好奇，我最初的数据集并不大，且是在相对较低的设置下训练的。

由于这是一个支持 NSFW 内容的模型，请负责任地使用。训练中未使用任何真实人物的面部图像。