Wan Self Forcing Rank 16 (Accelerator)

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Wan Self で Rank 16 を強制

このモデルの他のバージョンがすでにアップロードされていますが、それらは他の LoRA との互換性が低く、内部構造の問題により、Blissful Tuner（私の高度で拡張された Musubi Tuner：https://github.com/Sarania/blissful-tuner/）で使用できませんでした。これは、https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.1-T2V-14B-StepDistill-CfgDistill から抽出した Rank 16 モデルで、互換性のあるサンプラーを使用して、Wan アーキテクチャモデルで高品質な4～8ステップのディフュージョンを実現します。Blissful 互換版と Comfy 互換版の両方が提供されています。これらは、他の LoRA との互換性をさらに向上させるために必要な最小限のパラメータのみを対象としています。

使用方法：

LCM などの互換性のあるサンプラーが必要で、flow_shift = 8.0、guidance_scale/CFG = 1.0 に設定してください（つまり、ネガティブプロンプトは使用できません。編集：下記コメントを参照してください、より高品質でネガティブプロンプトの使用方法について）。ただし、その代わりに、ほぼすべての Wan アーキテクチャモデルで驚異的な品質と高速な動画ディフュージョンが得られます。私は自分自身で T2V、I2V、および Skyreels V2 で試しましたが、すべて完璧に動作しました！また、私が試した他の LoRA とも互換性があります。このページのキッシーのショーケース動画は、私の「AmorousLesbianKisses」モデルで作成され、四輪車の動画は /model/1698719/high-speed-dynamic?modelVersionId=1922492 で作成されています。CFG/ネガティブプロンプトの欠如を補うには、プロンプトの重み付けを使用できます。また、本当にネガティブプロンプトが必要な場合、最初のステップのみに低い値（例：1.6）で CFG を使用するとうまくいくことがあります。

私は T2V には6ステップ、I2Vには4ステップを使用するのが好きです。ショーケース動画（832x1104@81f）は、私の4070 Ti Superで約5分で作成され、その後、16fpsから32fpsにVFIで補間するのにさらに数分かかりました。ただし、私はこのディスティルされたモデルを訓練したわけではなく、その功績は lightx2v にあります。彼女たちがこのモデルを柔軟なライセンス下で公開してくれてありがとうございます！私は品質基準を満たすディスティルされたWanモデルを待っていましたが、これがまさにそれです。個人的に、CausVid/AccVidなどの他のモデルよりも優れていると考えています。前述の通り、T2Vだけでなく、I2V、さらにはSkyreels V2でも成功しています。したがって、ほぼすべてのWan由来モデルと互換性があると考えられます。

前述の通り、このモデルの他のバージョンは以前にアップロードされています。しかし、上記の互換性の問題と、私の抽出版がより小型で他のLoRAとの互換性向上に最適化されているため、改めて投稿する価値があると判断しました。

P.S. Wan またはその他のディフュージョンモデルから独自のLoRAを抽出したい場合、私が使用したスクリプトは Blissful Tuner の多数の追加機能の一つです：https://github.com/Sarania/blissful-tuner/blob/main/src/blissful_tuner/extract_lora.py