Simple High-Motions Wan2.2 14B I2V (GGUF) 6 Steps

🚀 Simple High Motions Wan2.2 14B I2V - GGUF 优化工作流

通过这一简洁高效的 Wan2.2 工作流，从单张图像生成动态、高动作视频，专为最大化运动与动作效果设计！

✨ 核心功能：

• 高动态专优：专为动态、充满动作的视频生成优化
• GGUF 内存高效：采用 Q8_0 量化模型，实现最优 VRAM 使用
• 六步生成流程：速度与质量的完美平衡（4 高噪 + 2 低噪步骤）
• LightX2V LoRA 集成：4 步蒸馏 LoRA，实现闪电般处理速度
• 单图输入：将任何静态图像转化为动态视频内容
• 方形格式：640x640 分辨率，完美适配社交媒体内容

🔧 技术规格：

• 模型：Wan2.2-I2V-A14B（高噪/低噪版本）
• 量化：采用 Q8_0 GGUF 格式以提升效率
• LoRA 强度：5.6（高噪）/ 2.0（低噪）
• 分辨率：640x640 像素
• 帧数：81 帧，16fps（约 5 秒）
• 采样：共 6 步，使用 Euler 调度器
• 模型采样：SD3，偏移值 5.0

💡 适用场景：

• 体育与动作序列
• 动态角色动画
• 快速场景转场
• 强运动内容创作
• 社交媒体视频内容
• 快速视频原型制作

🎯 优化亮点：

• 精简节点结构，实现最高效率
• 通过 GGUF 最大限度降低 VRAM 占用
• 借助蒸馏 LoRA 实现快速生成
• 仅保留必要节点，简化工作流
• 自动视频导出，支持自定义设置

📋 所需条件：

• 单张输入图像
• 来自 QuantStack 集合的 Wan2.2 GGUF 模型
• 来自 Kijai/WanVideo_comfy 的 LightX2V LoRAs
• 支持 GGUF 的 ComfyUI

数秒内，将静态图像转化为引人入胜的高动态视频！

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