[Anime] Wan2.1-Anti-Realistic-Transformation
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이 버전에 대해
모델 설명
# Wan2.1 비현실적 변환
## 🌟 소개
### 간체 중국어
Wan2.1 비현실적 변환은 Wan2.1이 애니메이션 캐릭터를 사실적인 스타일로 변환하는 경향을 줄이는 것을 목표로 하는 LoRa 병합 모델입니다. 예를 들어, 애니메이션 캐릭터에 두꺼운 실제 인물의 붉은 입술을 추가하는 등의 현상을 방지합니다.
### 영어
Wan2.1 비현실적 변환은 Wan 비디오 모델이 애니메이션 캐릭터를 자동으로 사실적인 스타일로 변환하려는 경향을 억제하기 위해 설계된 병합 LoRA 모델입니다. 구체적으로, 이미지에서 비디오로 생성하는 과정에서 애니메이션 캐릭터에 어울리지 않는 사실적인 특징(예: 과도하게 두꺼운 사실적인 붉은 입술)을 추가하는 것을 방지하여 원래의 예술적 스타일을 보존합니다.
## 🛠️ 사용 방법
### 빠른 시작
- 모델 다운로드
- 일반적인 Wan2.1 LoRA처럼 로드
- 트리거 단어 없음, 권장 강도: 1.0, 1.2, 1.5
### 480p/720p/rank32-256 모델 관련
모든 테스트는 Wan21-Anti-Realistic-Transformation-720p-rank256.safetensors를 Wan2.1-i2v-480p-fp16.safetensors에 로드하여 진행했습니다. 대부분의 해상도/랭크는 여전히 작동할 것으로 생각됩니다. 광범위한 실험 없이 최적의 결과를 얻으려면 720p-rank256을 주요 설정으로 권장합니다.
저는 저사양 VRAM 카드(**NVIDIA RTX 3050 랩탑 4GB만**)를 보유하고 있어 다양한 상황에 대한 추가 테스트 케이스를 만들 수 없습니다.
Civitai에는 720p-rank256 모델만 있으며, 다른 모델은 HuggingFace 저장소에서 볼 수 있습니다(문서 하단으로 스크롤하여 확인하세요).
### Wan2.2 관련
호환성은 여전히 유효할 것으로 예상됩니다(테스트되지 않음).
Wan2.2는 Wan2.1보다 애니메이션 아트 스타일에 대한 지원이 우수합니다.
## 📊 테스트 케이스
모든 테스트 케이스는 [HuggingFace/main/example](https://huggingface.co/xChenNing/Wan21-Anti-Realistic-Transformation/tree/main/example) 디렉토리에 있습니다.
모든 케이스는 LoRa LightX2V(강도 1.0), [dance_Breast pulsation_I2V](/model/1404679/dancebreast-pulsationi2v)(강도 0.8)를 사용하여 테스트했습니다.
## 🔍 구성 요소 설명
이 모델은 다음 소스 모델을 병합하여 구성됩니다. 보다 정밀한 조정을 위해 이 레시피를 복제하거나 수정할 수 있습니다:
### Wan14B_RealismBoost
강도 -0.8
이 모델의 음수 가중치는 제한된 효과를 가지지만, 원래 동작 특성에 거의 영향을 주지 않습니다.
### Realistic Transformation
강도 -0.15
음수 가중치는 강력한 교정 능력을 보이지만, 원래 동작 특성에 영향을 줄 수 있습니다.
/model/1710040/realistic-transformation
## 🤗 HuggingFace 저장소
Civitai에는 720p-rank256 모델만 있으며, 다른 모델은 HuggingFace 저장소에서 확인할 수 있습니다.
https://huggingface.co/xChenNing/Wan21-Anti-Realistic-Transformation
## ⚠️ 사용 제한
### 사용자 약속
- 위법 활동(사기, 명예훼손, 프라이버시 침해, 혐오 발언 유포 등)에 사용 금지;
- 데이터 보안, 저작권법 및 AI 윤리 규정을 포함한 소재지 법률 및 규정 준수;
- 모델 내장 보안 메커니즘(예: 콘텐츠 필터 규칙) 우회 금지.
### 작성자는 아래의 책임을 명시적으로 부정합니다
- 사용자가 생성된 콘텐츠를 사용함으로써 발생하는 직접적 또는 간접적 손실(법적 분쟁, 경제적 손실 등);
- 생성된 콘텐츠의 정확성, 적합성 및 도덕적 준수성;
- 모델의 결함이나 데이터 편향으로 인해 발생하는 출력 오류 또는 편향.