Self Forcing Simple WAN I2V, V2V & T2V Workflow

自己強化のためのシンプルなWAN T2Vワークフロー

自己強化は、トレーニング中に推論プロセスをシミュレートすることで、オートレグレッシブなビデオディフュージョンモデルを学習し、KVキャッシュを使用してオートレグレッシブなロールアウトを実行します。これにより、トレーニングとテストの分布の不一致が解決され、最先端のディフュージョンモデルと同等の品質を維持しながら、単一のRTX 4090でリアルタイムかつストリーミングのビデオ生成が可能になります。

更新（i2v）:

Vaceを使用するには、以下の異なるチェックポイントを使用する必要があります：https://huggingface.co/lym00/Wan2.1-T2V-1.3B-Self-Forcing-VACE/blob/main/Wan2.1-T2V-1.3B-Self-Forcing-DMD-VACE-FP16.safetensors

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self_forcing_dmd.ptをhttps://huggingface.co/gdhe17/Self-Forcing/tree/main/checkpointsからダウンロードし、t2vチェックポイントとして使用してください。

プロジェクトWebサイト：https://self-forcing.github.io/