Wan2.1_14B_FusionX

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模型描述

🌀 Wan2.1_14B_FusionX — 合并模型,仅需8步即可实现更快、更丰富的运动与细节!

📢 2025年7月1日更新!

新增:FusionX Lightning 工作流

想要用 WAN2.1 实现更快的视频生成?试试全新的 FusionX_Lightning_Workflows —— 通过 LightX LoRA 优化,可在仅 70 秒内(4步,1024x576) 生成视频!

🧩 支持格式:
• 原生 • 原生 GGUF • 包装器
(VACE 与 Phantom 即将上线)

🎞️ 图生视频功能大幅提升!!!!
更好的提示词契合度、更丰富的运动表现,以及更流畅的动态效果。

⚖️ FusionX 与 Lightning 如何选择?
原版 = 最大真实感
Lightning = 更快速度 + 低显存,配合智能提示词可达到相近质量。

👉 立即体验


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每一杯咖啡都能助力更多免费 LoRA 与工作流!


📢 你知道现在可以将 FusionX 作为 LoRA 使用,而非完整基础模型吗?
如果你希望在保留自己 WAN2.1 + SkyReels 设置的同时获得更强控制力,这正是理想选择。

🔗 获取 FusionX LoRAs 点此
🔗 或查看 Lightning 工作流 点此 以获得显著提速。


📌 重要说明 — 请仔细阅读下方完整描述!
设置中的微小改动可能导致截然不同的、糟糕的结果!我已测试并找到更优参数,请务必阅读下方内容!谢谢 :)

💡 工作流可在这里找到:点此 (正在进行中,更多内容即将加入)

🛠️ 更新部分已移至描述末尾。

这是一个基于基础 WAN 2.1 14B T2V 模型构建的高性能文生视频模型——精心融合多个研究级模型,以提升运动质量、场景一致性与视觉细节,堪比诸多闭源模型。

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💡 本基础模型包含:

  • 🧠 CausVid —— 因果运动建模,提升场景流畅度与加速效果

  • 🎞️ AccVideo —— 改善时间对齐与真实感,同时提升速度

  • 🎨 MoviiGen1.1 —— 带来电影级平滑度与光影表现

  • 🧬 MPS Reward LoRA —— 针对运动动态与细节进行调优

  • 自定义 LoRAs(由我制作) —— 专注于纹理、清晰度与精细细节。(这两者均设为极低强度,影响极小)


🔥 亮点功能:

  • 📝 支持标准提示词 + 反向提示词设置

  • 🌀 针对高时间连贯性富有表现力的电影级场景优化

  • 🔁 可作为 WAN 2.1 T2V 的直接替换——性能更优

  • 🚀 生成速度比基础模型快达 50%(尤其在启用 SageAttn 时)

  • 🧩 完全兼容 VACE

  • 🧠 专为 ComfyUI 优化,支持 Kijai Wan 包装器原生节点


📌 文生视频重要设置:

  • 🔧 CGF 必须设为 1 —— 更高值将导致效果不可接受。

  • 🔧 Shift — 结果受分辨率影响。1024x576 建议从 1 开始,若使用 1080x720 则从 2 开始。
    注意: 若追求真实感,需降低 shift 值;若想获得风格化效果,可尝试 3–9 的更高值。

  • Scheduler: 我的多数示例使用 Uni_pc,但其他调度器也能产生不同效果,建议多尝试。我注意到 flowmatch_causvid 在部分提示下表现优异,有助于提升细节。

📌 图生视频重要设置:

  • 🔧 CGF 必须设为 1 —— 更高值将导致效果不可接受。

  • 🔧 Shift — 经测试,2 为最佳值,但也欢迎尝试。

  • Scheduler: 我的多数示例使用 dmp++_sde/beta,效果最佳,但可自由实验。

  • 经测试,为增强运动感并减少慢动作效果,请将帧数设为 121,帧率设为 24,可实现高达 50% 的运动速度提升。

📌 其他重要说明:

  • ⚡ 视频生成最低仅需 6 步,但8–10 步可获得最佳质量。步骤越少,生成越快,适合快速草稿。

  • 🧩 推荐使用 Kijai Wan 包装器自定义节点获得最佳效果:
    https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper

  • 🧪 也测试过原生 WAN 工作流,生成时间稍长,但效果与包装器一致。

  • 请勿重新添加 CausVid、AccVideo 或 MPS LoRAs —— 它们已内嵌于模型中,重新添加可能导致异常结果。

  • 🎨 可使用其他 LoRA 进行风格化调整 —— 随意尝试!

  • 📽️ 所有演示视频均在 1024x576 分辨率、81 帧下,仅使用本模型生成 —— 无超分、无插值、无额外 LoRA。

  • 🖥️ 在 RTX 5090 上渲染,每段视频耗时约 138 秒(使用上述设置)。

  • 🧠 若显存不足,请启用块交换功能 —— 建议从 5 个块开始,按需调整。

  • 🚀 SageAttn 已启用,可带来高达 30% 的速度提升。(仅限包装器)

  • 各模型的工作流请参见:点此

  • 🚫 请勿使用 teacache —— 由于步数极少,该功能无必要。

  • 🔍 “增强视频” 与 “SLG” 功能尚未充分测试 —— 你可以自行探索。
    —— 编辑:我测试了“增强视频”功能,开启后可获得更鲜艳效果,建议设置为 2–4,欢迎实验!SLG 仍待测试。

  • 💬 有疑问?欢迎留言或加入社区:
    👉 点击加入 Discord!

  • 📝 想要更好提示词? 我的所有示例视频提示词均使用此自定义 GPT 生成:
    🎬 WAN 电影级视频提示词生成器
    尝试让它加入更多视觉与电影细节——效果显著!


⚠️ 免责声明:

  • 使用本模型生成的视频仅限个人、教育或实验用途,除非你已完成自己的法律尽职调查。

  • 本模型为多个研究级来源的融合产物无法保证不包含受版权或专有数据保护的内容

  • 你须独自承担所有生成内容及其使用方式的法律责任。

  • 若用于商业用途,你须自行承担所有侵犯版权、滥用或违反第三方权利的法律后果。

如有疑问,请在商业化或分发任何生成内容前咨询合格的法律顾问


### 🧠 更多 GGUF 版本

- 🖼️ [FusionX 图生视频(GGUF)]

- 🎥 [FusionX 文生视频(GGUF)]

- 🎞️ [FusionX T2V VACE GGUF(原生适用)]

- 👻 [FusionX Phantom GGUF(原生适用)]


###🧠 fp16 版本请见:

-- 🖼️fp16 FusionX 模型



📌GGUF 对比!
我正在逐步完善此列表,以下可看到各模型与主模型的对比情况。

文生视频:

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🛠️ 2025年6月8日更新 - 图生视频模型已发布!示例视频所用设置:步数 = 10 / CFG = 1 / Shift = 2 / 调度器 = dmp++_sde,工作流即将发布。

🛠️ 2025年6月7日更新 - 发布了可接受最多4张参考图并合成视频的 i2v Phantom 模型,工作流即将发布。

Phantom 工作流即将上传。

🛠️ 2025年6月6日更新 - 新增 GGUF 模型!如需最高质量且显存充足,请选择 V1.0 模型;否则 GGUF 为次优选择。即使在 RTX 5090 上,使用 GGUF 生成时间仍会更长。

此模型生成的图像

未找到图像。