注目！これは私の3つ目のWan 2.2 LoRAであり、主にWan2.2 LoRAのトレーニングに関する実験とアイデアの共有を目的としています。

ComicBook-Wan2.2-T2V-A14B。動画内の生成情報はMediaInfoで確認できます。私が使用したワークフローは公式のものですが、ckptを読み込んだ後にsage attentionとLoRAsを追加しています。

私の作品が気に入った場合は、コーヒーを一杯ご馳走していただけますと幸いです：https://ko-fi.com/ghostshell

更新版バージョン2.0

私がテストした効果は驚異的です。サンプル動画は[720,960]で生成されています。

wan22-style7-comic-sel-high-2-000040.safetensorsは高ノイズ用です。

wan22-style7-comic-sel-low-4.safetensorsは低ノイズ用です。

以下の画像にはワークフローが含まれています。

バージョン1.0

ComicBook-Wan2.1-T2V-14B。動画内の生成情報はMediaInfoで確認できます。私が使用したワークフローはComfyUI-WanVideoWrapperです。

LoRAの強度推奨値（動きとスタイルのバランスを取るため）：0.85。画像でトレーニングされており、ほとんどの場合スタイルは有効ですが、時々効果が現れないこともあります。

Wan2.1 LoRA（I2VおよびT2Vの両方）のトレーニング経験に関する記事をアップロードしました：私のWANトレーニング体験：データから始める。