FLF2V - Wan 2.2 video generation first frame to last frame with frame interpolation
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模型描述
此工作流的分支：
请使用版本 1.3，它更合理。
版本 1.3 拥有更优的工作流，内存较少的用户会更欣赏。
版本 1.4 有一个有趣的功能，可避免多次重新加载模型：它能生成多个缓存文件，然后才进行下一步。但请务必记住自己在做什么，否则会出现错误。速度更快，但需要更强的自律性……
我在工作流中附带的说明文字里犯了几个拼写错误。抱歉带来不便，但在这里更新工作流实在过于繁琐（我得反复提交“示例 dot png 变成强大凤凰”的版本），以下是修正后的版本：
- 准备工作：
请确保已启用所有所需文件。如果你不用 SSD 存储文件，很可能会浪费大量时间。
如果你按顺序多次单独运行第一部分和第二部分，模型会反复加载到内存中。这种方式减少了总的 RAM 或 VRAM 需求，但过程耗时。当替代方案可能导致工作流完全失败（例如在接近结尾时崩溃）时，此方法很有用。我用这种方法每生成一次额外花费 1 分 20 秒，但通过将所有内容保留在 VRAM 中，也节省了时间。对于 Wan 2.2 FLF2V，这种方法具有竞争力；对于 Wan 2.2 T2V，则远不如前者。
- 第一部分：
勾选“启用第一部分”，取消“启用第二部分”。应用常规设置，运行工作流。它仅处理高 CFG 部分。第一部分完成后，.latent 文件将被保存到缓存目录中。你可能需要调整该文件的保存路径。
- 第二部分：
勾选“启用第二部分”，取消“启用第一部分”。确保 latent 文件的路径正确。运行工作流。
如果你使用的是 USB SSD 驱动器，请确保将其插入最快的 USB 接口：
USB 4 > USB3.2 > USB 3.1 > USB 3 > USB 2
建议你测试所用 USB 接口的硬盘性能与速度，因为浪费的时间是累积的。如果你的某个 USB 接口容易崩溃，也会浪费时间（我的 USB 3.0 比 USB 3.1 更稳定）。
请使用 extra_model_paths.yaml 文件！
CFG：lcm（或 Euler），更快。
dpmpp_2m：较慢，但我通常更喜欢其结果。
（如果我有时间，我会在我的网站上发布更详细的分析，但以上是一个不错的总结）。
你能否同时运行两个部分？
答案：不能：但我不确定原因。
请注意，“视频合并”功能会生成巨大的文件，例如几秒钟的视频可达 250MB。如果你选择启用“保存原始文件”中的“保存输出”功能，生成的文件通常只有约 5MB。这些“视频合并”生成的文件是从内存中创建，再加载回内存（在界面中运行），我确信存在更高效的帧合并方式（存在 GPU 版本的 ffmpeg）。你可能会觉得这个功能很方便（所有内容集中一处），但如果你需要调整提示词，请禁用这个“视频合并”功能（及其相关节点），因为它们消耗大量内存和时间。
我使用 4 步高分辨率，总步数为 10。
这通常是合适的，但我发现，当高分辨率步数较少、低分辨率步数较多时（如 2-14 或 3-12），生成的视频更具创意性（这是我的主观感受）。
请勿在此处上传 NSFW 内容（轻微暗示性内容可接受），我希望将此页面链接至主流网站。