Wan & SkyReels Text to Image Workflows
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モデル説明
📷 HD画像出力 – 今やControlNet & Img2Img対応！（最大2048P）
🌀 SkyReelsとWAN – テキストから動画へのモデル、圧倒的な静止画結果
現在の WAN と SkyReels 用の ワークフロー を共有します——これらはどちらもテキストから動画へのモデルですが、驚異的な静止画像も生成します。
⚙️ デフォルト設定でも非常に優れていますが、すべて調整可能です。
📝 ワークフロー内のメモを読み飛ばさないでください——設定方法やコツが記載されています。
💡 VRAMが16GB未満で実行していますか？スムーズな実行のためにブロック交換を有効にしてください。
🚀 より高速化したいですか？ステップ数を4に下げてください。ここでの例は10ステップで、RTX 5090で約25秒で処理されました。
🔥 多数のテストの結果、FLUXよりも良い結果が得られています——顔がよりリアルで、FLUX特有の顔の問題も発生しません。
簡単にすれば、各モデルごとに別々のワークフローを用意するのではなく、モデルを交換するだけで済みます。モデルへのリンクはワークフロー内に記載されています。
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❓これらの2つのワークフローの違いは？
ご質問ありがとうございます！多数のテストを経て：
🎬 SkyReels はやや映画的でリアルな仕上がりになります。
🌟 WAN はややシャープで力強いですが、映画的ではありません。
ただし、LoRAの選択が結果に大きく影響するため、ご自身のプロンプトで両方のワークフローを試し、自分のスタイルに合った方を選んでください。
🚧 これらの機能は現在WANラッパーで動作します：
🖊️ テキストから画像へ
🧠 ControlNet（DepthAnything、DW Pose、Canny、Lineart など）
🖼️ 画像から画像へ（ノイズ除去制御で高画質化・拡大）
✅ ネイティブ対応がすでに利用可能——ControlNetと画像から画像へはまもなく追加！
✅ ネイティブGGUF対応がすでに利用可能——ControlNetと画像から画像へはまもなく追加！
💭 なぜこれほど美しい結果が出るのでしょうか？単純です：これらは動画で学習されており、1つのコンセプトあたりのフレーム数が圧倒的に多いからです——またWANは140億パラメータのモデルで、FLUXよりもはるかに大きい規模です。この規模とフレームデータが、結果に明確に反映されています。
実際に試して、ご感想をお聞かせください！
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