FLF2V - Wan 2.2 video generation first frame to last frame with frame interpolation

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モデル説明

このワークフローのフォーク:

/model/1687498/wan-2221-i2vflf2v-2-workflows-merge-fusionx-lora-2-sampler-florence-caption-last-frame-color-match

バージョン1.3をご利用ください。こちらの方が論理的です。

バージョン1.3は、メモリが少ないユーザーにとってより適したワークフローを備えています。

バージョン1.4には、モデルの複数回読み込みを防ぐための興味深い機能があります:複数のキャッシュファイルを生成し、その後に次の工程を実行します。ただし、自分が何をしているかを常に意識してください。そうでないとバグが発生します。速いですが、より強い自制心が必要です。

ワークフローに含まれる説明文にいくつかのタイプミスがありました。ご不便をおかけして申し訳ありませんが、ここでワークフローを更新するのは非常に面倒です(「例のdot pngが偉大なフェニックスに変化する」を何回も提出する必要があるため)。以下に修正版を示します:


- 準備:

すべての必要なファイルが揃っているか、すべての機能を有効にして確認してください。ファイルをSSDに保存していない場合、多くの時間を無駄にすることになります。

パート1とパート2をこの順序で複数回別々に実行すると、モデルが繰り返しメモリにロードされます。これにより、全体のRAMまたはVRAM使用量は減りますが、処理に時間がかかります。この方法は、代替手段としてワークフロー全体が失敗する(例:最後の近くでクラッシュする)場合に役立ちます。この方法では、1回の生成につき追加で1分20秒かかりますが、すべてをVRAMに維持することで時間を節約できます。Wan 2.2 FLF2Vではこの方法は競争力がありますが、Wan 2.2 T2Vではそうではありません。

- 第1部:

「パート1を有効にする」を選択し、「パート2を有効にする」を無効にしてください。通常の設定を適用し、ワークフローを実行します。これにより、High CFG部分だけが処理されます。ワークフローの第1部が終了すると、.latentファイルがキャッシュディレクトリに保存されます。このファイルの保存パスはおそらく調整が必要です。

- 第2部:

「パート2を有効にする」を選択し、「パート1を有効にする」を無効にしてください。latentファイルのパスが正しく設定されていることを確認してください。ワークフローを実行します。


USB SSDドライブをご利用の場合は、最も高速なUSBポートに接続してください:

USB 4 > USB3.2 > USB 3.1 > USB 3 > USB 2

使用するUSBポートのハードディスクの動作と速度をテストすることをお勧めします。無駄にする時間は累積されるためです。いずれかのUSBポートがクラッシュしやすい場合、それも時間の無駄になります(私のUSB 3.0はUSB 3.1より安定しています)。

extra_model_paths.yaml ファイルをご利用ください!

CFG:lcm(またはEuler)の方が高速です。

dpmpp_2m:やや遅いですが、私は通常、この結果の方が好みです。

(時間が許せば、私のウェブサイトでより詳細な分析を公開しますが、これは良い要約です)

両方のパートを同時に実行できますか?

答え:できません。しかし、なぜかは明確ではありません。

「ビデオ結合」機能は、数秒の動画で250MBもの巨大なファイルを生成します。「生ファイルを保存」の「出力を保存」機能を有効にすると、ファイルサイズは通常5MB程度になります。「ビデオ結合」から生成されたファイルはRAMから生成され、再びRAMに読み込まれ(インターフェース上で実行)、フレームを結合するより効率的な方法があるはずです(GPU対応のffmpegがあります)。この機能は「すべてが一つの場所にまとまる」という点で便利ですが、プロンプトを調整する必要がある場合は、「ビデオ結合」機能(および関連するノード)を無効にしてください。これらはRAMと時間を大幅に消費します。

私は合計ステップ数10のうち、Highステップを4つ使用しています。

これは通常十分ですが、私はHighステップを減らし、Lowステップを増やす(例:2-14や3-12)方が、動画がより創造的になるように感じます(私の主観です)。


ここにNSFWコンテンツを投稿しないでください(軽度の暗示的な内容は許可します)。このページを大手ウェブサイトからリンクしたいと考えています。

このモデルで生成された画像

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