Rapid-Wan2.2-All-In-One-Mega-NSFW (Motion Transfer) + Dual QWEN3 VL + SeedVR upscaler + Interpolation

이 워크플로는 FaboroHacks가 제작한 원본 WAN22 RAPID All-in-One 4-Steps NSFW with CineScale/High-Res 모델의 최적화된 버전입니다. [/model/1973876/rapid-wan22-all-in-one-mega-nsfwmotion-transfer]

핵심 개선점은 새로운 SeedVR Upscaler 및 보간 기능을 통합한 것이며, 이는 우수한 비디오 업스케일링에 매우 효과적입니다. 또한 QWEN 3 VL을 기반으로 하는 듀얼 QWEN 분석 시스템(사람스러운 작업을 하려면 abliterated 모델을 다운로드해야 합니다)이 도입되어 입력된 비디오와 이미지를 분석하여 맥락 인식 프롬프트를 생성합니다. 또한, 메모리 집약적인 작업이 끝날 때마다 VRAM과 RAM을 정리하는 기능을 통합했습니다. 원래 워크플로에서는 업스케일링, 보간, 또는 다른 작업을 시도할 때 자주 정지되고 OOM(메모리 부족)이 발생했기 때문입니다. 또한 Kijaji 노드를 사용한 Sage 어텐션 최적화도 추가했습니다.

이 버전은 NVIDIA RTX 3090과 같은 중고급 하드웨어를 보유한 사용자를 위해 설계되었습니다. 7초의 입력 클립은 해상도와 복잡도에 따라 약 20분 정도 소요됩니다. 저사양 GPU에서 VRAM 문제 발생 시 배치 크기나 클립 길이를 줄이세요. 이미 SeedVR을 최대한 많은 블록을 오프로드하도록 설정했지만, VRAM이 부족할 경우 VAE 인코딩 및 디코딩 중에 정지될 수 있으므로 타일 크기도 적절히 조정해야 합니다.

원작자 FaboroHacks에게 큰 감사를 전합니다! 반드시 그들을 팔로우하고 지원해 주세요!