[Anime] Wan2.1-Anti-Realistic-Transformation
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このバージョンについて
モデル説明
# Wan2.1 非現実的変換
## 🌟 イントロダクション
### 簡体中文
Wan2.1 Anti Realistic Transformation 是一个 LoRa Merge 模型，目标是减少 Wan2.1 将二次元动漫角色转变为现实风格角色，比如避免在图片生成视频的过程中给二次元动漫角色加上厚厚的真人红嘴唇等
### English
Wan2.1 Anti Realistic Transformation is a merged LoRA model designed to counteract the tendency of Wan video models to automatically convert anime characters into realistic styles. Specifically, it prevents the addition of incongruous realistic features—such as overly thick, realistic red lips—to anime characters during image-to-video generation, preserving their original artistic style
## 🛠️ 使用方法
### クイックスタート
モデルをダウンロードする
普通のWan2.1 LoRAと同様に読み込む
トリガー単語は不要。推奨強度：1.0、1.2、1.5
### 480p/720p/rank32-256 モデルについて
すべてのテストは、Wan21-Anti-Realistic-Transformation-720p-rank256.safetensors を Wan2.1-i2v-480p-fp16.safetensors に読み込んで実施しました。ほとんどの解像度やランクでも機能すると思われます。広範な実験をせずに最適な結果を得るには、720p-rank256 を推奨します。
私は低VRAMのカード（NVIDIA RTX 3050 ノートパソコン 4GB のみ）しか持っておらず、他の状況での追加テストはできません。
Civitaiには720p-rank256モデルしかありません。他のモデルはHuggingFaceリポジトリで確認できます（記事の下部までスクロールしてください）。
### Wan2.2 について
互換性はおそらく有効です（未検証）。
Wan2.2はWan2.1よりアニメアートスタイルへの対応が優れています。
## 📊 テストケース
すべてのテストケースは[HuggingFace/main/example](https://huggingface.co/xChenNing/Wan21-Anti-Realistic-Transformation/tree/main/example)ディレクトリにあります。
すべてのケースでは、LoRa LightX2V（強度1.0）、[dance_Breast pulsation_I2V](/model/1404679/dancebreast-pulsationi2v)（強度0.8）を使用してテストしました。
## 🔍 モデルの構成要素について
このモデルは以下のソースモデルを統合しています。より精密な調整のために、このレシピを複製または変更できます：
### Wan14B_RealismBoost
強度 -0.8
このモデルの負の重みは効果が限定的ですが、元のモーション特性への変更は最小限です。
### Realistic Transformation
強度 -0.15
負の重みは強い補正能力を示しますが、元のモーション特性に影響を与える可能性があります。
/model/1710040/realistic-transformation
## 🤗 HuggingFace リポジトリ
Civitaiには720p-rank256モデルしかありません。他のモデルはhuggingface repositoryで確認できます。
https://huggingface.co/xChenNing/Wan21-Anti-Realistic-Transformation
## ⚠️ 使用制限
### ユーザーの約束
- 非法行為（詐欺、中傷、プライバシー侵害、ヘイトスピーチの拡散など）に使用しないこと；
- データセキュリティ、著作権法、AI倫理規範を含む所在地の法規制を遵守すること；
- モデルに組み込まれたセキュリティ機構（コンテンツフィルタリングルールなど）を回避しないこと。
### 作者は以下の責任を明確に負いません
- ユーザーが生成コンテンツを使用することによって生じた直接的・間接的な損失（法的紛争、経済的損失など）；
- 生成コンテンツの正確性、適用性、道徳的適正性；
- モデルの脆弱性やデータの偏りによる出力の誤りやバイアス。