Setsuna_WanT2V 14B

트리거 단어: 세츠나

Wan T2V 14B 모델 하에서는 출력이 원래 애니메이션 미학에 더 가까워, 더 충실한 애니메이션 스타일을 유지합니다. 그러나 FusionX는 특히 장면에서 향상된 영화적 분위기를 제공하므로 일반적으로 추천됩니다. 캐릭터가 약간 더 선명해 보일 수 있지만, 전반적인 분위기와 시각적 깊이가 크게 향상됩니다.

모든 영상은 트리거 단어 "세츠나" 하나만으로 생성할 수 있습니다. 캐릭터 설명은 필요하지 않습니다(단, 다양성을 위해 의상 세부 사항을 추가할 수 있습니다).
FusionX를 사용할 때는 잠재적인 실사(사진과 같은) 생성을 방지하기 위해 "Anime style" 태그를 반드시 포함하세요.
FusionX는 캐릭터와 배경 모두에서 잘 작동하며, 테스트에서 안정적인 결과를 보여주었습니다.

애니메이션 캐릭터를 위한 LoRA를 학습할 때, WAN의 기본 모델이 사실성에 더 치우쳐 있기 때문에 종종 스타일 LoRA를 만드는 것처럼 느껴집니다. 일반적으로 단일 캐릭터만으로 전체 영상을 생성할 수 없기 때문에, 데이터에 충분한 다양성을 확보하기 위해 전체 애니메이션 시리즈를 학습하는 것을 추천합니다. 이 LoRA를 학습할 때 저는 세츠나가 등장하는 많은 황혼 장면을 포함시켰으며, 이를 통해 융합 사용 시에도 아름다운 일몰 테마의 애니메이션 시각을 생성하는 데 도움이 되었습니다.

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《화이트 앨범 2》 전체 시리즈를 학습하려고 계획 중이지만, 주요 캐릭터들을 모두 유지하고 싶기 때문에 어떻게 될지 확신이 서지 않습니다.