VACE CONTROLNET simple workflow WAN2.1 | GGUF | LoRA | UPSCALE
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关于此版本
模型描述
此工作流允许您通过ControlNet（姿态/边缘或深度）提取视频的运动信息，并使用您选择的图像生成具有该运动的新视频。
所需资源：
📂 文件：
建议：
24 GB 显存：base 或 Q8_0
16 GB 显存：Q5_K_S
<12 GB 显存：Q4_K_S
对于 base 版本
VACE 模型： wan2.1_vace_14B_fp8_e4m3fn.safetensors 或 wan2.1_vace_1.3B_fp16.safetensors
路径：models/diffusion_models
对于 GGUF 版本
VACE 量化模型： Wan2.1-VACE-14B-QX_0.gguf
路径：models/diffusion_models
CLIP： umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
路径：models/clip
VAE： wan_2.1_vae.safetensors
路径：models/vae
LORA： Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32.safetensors
路径：models/lora
任意超分辨率模型：
路径：models/upscale_models
📦 自定义节点：
此模型生成的图像
未找到图像。