Caveman Easy Wan 2.2 AIO NSFW/SFW - RTX 3060 12GB VRAM GGUF WORKFLOW
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このバージョンについて
モデル説明
グーンの力はハードウェアの制限では決して止められない！
私はVRAMが16GB未満で、AI GPUが極めて遅いPCでWanを動かすために、この石器時代のような簡単なワークフローをあなたに提示する。
重要： 私は自分が何をしているのか全くわかりません。このワークフローを高速化・改善する方法をご存知であれば、すぐに教えてください！私は新品のポータブルインストールを使用しています。
必要条件：
要件はよくわかりませんが、私の設定ではVRAMを最大8.1GB、RAMを最大16.2GB使用しています。ただし、最初の読み込み時には約28GBのRAMが必要です。
- VRAM 12GB以上 — 10GBや9GBのGPUはそもそも存在しません。
- RAM 28GB以上 — 16GB以下では動作しません。信じてください。
機能：
- 現在は基本的なLoRa対応のみ。
必要なモデル：
モデル：Rapid Wan AIO 14B SFW - Q4_K_M / ダウンロードリンク
モデル：Rapid Wan AIO 14B NSFW - Q4_K_M / ダウンロードリンク
VAE：Wan 2.1 Vae - デフォルト / ダウンロードリンク
テキストエンコーダーCLIP：umtt5-xxl-encoder - Q5_K_M / ダウンロードリンク
読み込みファイル：
- 詳細を増やすには、4ステップより6ステップを実行するのが良いです。または、ディテイラーLoRaを使用してください。
- ネガティブ中国語プロンプトは必須です。そうでなければ結果はひどくなります。その後、自分で英語のタグを追加してください。
- 私は長い文ではなく、「No camera movement」と簡潔に記述しています。
- 「Detailed movement」などの品質タグは有効なようです。
- NSFW版はSFW版より物理演算や正確なアニメーションで劣るとされますが、より多くの概念を理解しています。
- 静的なライトノベル風アニメーションには「seed 42」がより良い結果をもたらします。
- 必要に応じて、Save VideoとLoRaの読み込みを単純にスキップできます。
パフォーマンス：
- 解像度800x400で4秒：平均3〜6分
- 解像度700x500で5秒：平均3〜6分
- 解像度400x400で5秒：平均3分
- 解像度200x250で5秒：平均56秒
パフォーマンスのヒント：
- Sage Attentionを設定できれば、極めて高速に動作します。
- RAMファイル管理にはSSD/NVMEが最適です。私の環境はHDDです。
- 私のRAMモジュールは周波数が不均一ですが、より良いパフォーマンスが期待できます。
問題点： 不思議なことに、イテレーションが100it/sを超えると生成に8〜14分かかります。中断して再起動すれば通常の速度に戻ります。
ベストプラクティス：
高度なプロンプトは不要です。FluxやSDXLを使うかのように、シンプルに記述してください。
- 最初のフレームを記述し、次に行う動作＋詳細＋形容詞を記述し、繰り返してください。品質タグとネガティブタグも追加。
- [シーンは恐怖したアニメの少女を描いている。彼女はカメラの方を向いて、脚を閉じて自分の胸を触る。カメラは後退し、highres、absurdres、詳細な動き]
- [シーンは目隠しをしたアニメの少女を描いている。彼女は目隠しを外し、それを胸に抱きしめ、目は空虚だ。カメラは動かない、highres、absurdres、詳細な動き]
- [チビアニメ少女の3Dモデルが二丁の銃を構え、髪が風に揺れながら銃を周囲に向け、カメラを見つめる]
このモデルで生成された画像
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