Wan2.1_Vace_T2I_R2V_controlnet_LowVram_StepDistill-8step_easy_workflow

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モデル説明

このワークフローでは、ControlNetをWan2.1と組み合わせてテキストから画像への生成(T2I)に使用できます。SD1.5やSDXLの頃と同じように簡単です。インストールと使用も簡単です。

もちろん、リファレンス画像やビデオを使ってリファレンスからビデオへの生成(R2V)を行うこともできますが、それを実行するのは私にとって非常に面倒なので、私の焦点ではありません。

まだWan2.1_VACEについて知らなかったり、試したことがない人のために言います:今がそのチャンスです。このワークフローを試してみてください。

これはComfyUIのワークフローテンプレート(彼らには本当に感謝です!)をベースにしており、私の好みに合わせて調整し、日常使いをより簡単にするようにカスタマイズしました。

チェックポイント:

 /models/diffusion_models

https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.1_14B_VACE-GGUF/tree/main

StepDistill LoRA:

https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.1-I2V-14B-480P-StepDistill-CfgDistill-Lightx2v/tree/main/loras

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。