Live Wallpaper Fast Fusion
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模型描述
🧬 实时壁纸快速融合 – 8至10步版本
实时壁纸快速融合 是一个高性能的融合模型，整合了以下优势：
🎞️ 实时壁纸 LoRAs — 两个自定义 LoRA，专为生成流畅运动、视差深度以及动漫/游戏风格美学而训练。
⚡ CausVid LoRA — 仅需8至10步即可实现超快速视频生成，同时保持高视觉质量（https://github.com/tianweiy/CausVid，Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32_v2.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy at main）
🎬 AccVid LoRA — 提升运动精度与动态表现，适用于更具表现力的序列（aejion/AccVideo: AccVideo 官方代码：通过合成数据集加速视频扩散模型，Wan21_AccVid_T2V_14B_lora_rank32_fp16.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy at main）
🌌 MoviiGen LoRA — 为动画增添电影级深度与流动感，增强视觉叙事能力（ZulutionAI/MoviiGen1.1: MoviiGen 1.1：迈向电影级视频生成模型，Wan21_T2V_14B_MoviiGen_lora_rank32_fp16.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy at main）
🧠 Wan I2V 720p (14B) 基础模型 — 提供强大的时间一致性与高分辨率输出，适用于富有表现力的视频场景。
共有4个可下载文件：fp8版本、GGUF版本：Q8、Q6、Q4。在Civitai上无法在文件名中标注GGUF的量化等级，因此：Q8标记为fp32，Q6为fp16，Q4为nf4。
此融合模型生成一个多功能且强大的视频生成模型，能够制作出2至5秒的短片，具备流畅自然的运动和丰富的视觉细节。虽然灵感来自实时壁纸美学，但该模型专为短小、富有表现力的动画设计，适用于叙事、动态背景和氛围场景。
❗ 请勿重新应用 CausVid、AccVid 或 MoviiGen LoRA — 它们已内嵌于模型中，重新应用可能导致效果退化。
推荐 CFG：1
🎨 你可以安全地使用其他 LoRA 来增添额外风格或效果——欢迎自由尝试。
🛠️ 推荐提示词工作流（LLM + 模板）
为最大化输出质量，可使用任何 LLM（如 ChatGPT、Gemini、Claude 等）结合以下提示模板，为你的图像生成运动感知型提示词：
你是一位专精于无缝动画循环的运动设计专家。
给定一张单一图像作为输入，生成一段详尽描述，说明如何将其转化为流畅、无缝的动画。
你的回复必须包含：
✅ 哪些元素**应运动**：
– 头发（如摇曳、飘动）
– 眼睛（如眨眼、微妙的眼神移动）
– 衣物或布料元素（如丝带、松散部分随风或运动而反应）
– 环境粒子（如尘埃、火花、花瓣）
– 光效（如全息图、发光、能量场）
– 漂浮物体（如无人机、魔法球体）若其明显非刚性或固定
– 背景**环境运动**（如雾气、漂移光线、缓慢视差）
🚫 并**明确指出哪些应保持静止**：
– 刚性结构（如椅子、武器、金属盔甲）
– 未参与微妙运动的身体部位（如躯干、四肢，除非存在轻微晃动）
– 不暗示运动的背景元素
⚠️ 指南：
– 动画必须**流畅、一致、无缝**，适合循环播放
– 不得包含突然移动、瞬移、场景切换或姿势变化
– 不得虚构图像中不存在的物体或效果
– 不得描述静态特征，如颜色、名称或环境主题
– 仅返回描述（无列表、无Markdown、无指令）
直接使用 LLM 输出作为视频提示词，以确保运动相关性与时间连贯性。
🎯 最适合：
短视频生成（2–5秒）
动漫/游戏风格的动态场景
带有视差、粒子、柔光与漂浮元素的氛围运动
快速生成流程（8至10步）
🔁 想要生成真正的无缝循环？
查看基于 Wan 2.1 的社区工作流：
👉 WAN 2.1 无缝循环工作流 (I2V) on Civitai
⚠️ 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，除非你已完成自身的法律尽职调查。
本模型是多个研究级来源的融合产物，无法保证不包含受版权保护或专有数据。
你须对生成的任何内容及其使用方式负全部责任。
若你选择商业使用输出内容，即自行承担所有版权侵权、滥用或侵犯第三方权利的法律责任。
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。