Caveman Easy Wan 2.2 AIO NSFW/SFW - RTX 3060 12GB VRAM GGUF WORKFLOW

구ーン의 힘은 하드웨어 제한으로 절대 막을 수 없다! 내 PC에 VRAM이 16GB 미만 이고 AI GPU가 극도로 느린 환경에서 Wan을 실행시키려는 시도로, 이 초간단 크루드한 워크플로를 여러분께 제시합니다.

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중요: 나는 내가 뭘 하는지 전혀 모르겠습니다. 이 워크플로를 더 빠르게 만들거나 개선하는 방법을 알고 있다면 즉시 알려주세요! 나는 새로 설치된 휴대용 버전을 사용하고 있습니다.

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요구 사항:

요구 사항은 정확히 모르겠지만, 내 설정은 최대 8.1GB의 VRAM과 16.2GB의 RAM을 사용합니다. 첫 로드 시 약 28GB의 RAM이 필요합니다.

• 최소 12GB의 VRAM 필요 — 10GB 또는 9GB GPU는 존재하지 않습니다.
• 최소 28GB의 RAM 필요 — 16GB 이하에서는 절대 작동하지 않습니다. 믿어주세요.

기능:

• 현재 기본 LoRa 지원만 제공됩니다.

필요한 모델:

• 모델: Rapid Wan AIO 14B SFW - Q4_K_M / 다운로드 링크
• 모델: Rapid Wan AIO 14B NSFW - Q4_K_M / 다운로드 링크
• Vae: Wan 2.1 Vae - 기본값 / 다운로드 링크
• Text Encoder Clip: umtt5-xxl-encoder - Q5_K_M / 다운로드 링크

읽어보기:

• 더 많은 디테일을 원한다면 4단계 대신 6단계를 실행하거나 디테일러 LoRa를 사용하는 것이 좋습니다.
• 부정적 중국어 프롬프트는 필수입니다. 그렇지 않으면 결과가 형편없습니다. 이후에 본인의 영어 태그를 추가하세요.
• 나는 긴 문장 대신 "No camera movement"를 사용합니다.
• "Detailed movement" 및 기타 품질 태그는 효과가 있는 것 같습니다.
• NSFW 버전은 개념 이해는 더 잘하지만 물리와 정확한 애니메이션 측면에서 SFW보다 더 나쁘다고 합니다.
• 정적인 만화책 스타일 애니메이션에는 시드 "42"가 더 나은 결과를 줍니다.
• 필요 시 Save Video 및 LoRa 로딩을 간단히 건너뛸 수 있습니다.

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성능:

• 800x400 해상도에서 4초 동안 평균 3~6분
• 700x500 해상도에서 5초 동안 평균 3~6분
• 400x400 해상도에서 5초 동안 평균 3분
• 200x250 해상도에서 5초 동안 평균 56초

성능 팁:

• Sage Attention을 설정할 수 있다면 성능이 극적으로 향상됩니다.
• RAM 파일 관리를 위해 SSD/NVME가 더 좋습니다. 내 경우 HDD를 사용하고 있습니다.
• 내 RAM 모듈은 주파수가 혼재되어 있습니다. 더 나은 성능을 기대하세요.

문제점: 이상하게도, 반복 횟수가 100it/s를 초과하면 생성에 8~14분이 걸립니다. 중단하고 다시 시작하면 정상 속도로 돌아옵니다.

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최선의 실천 방법:

고급 프롬프트는 필요 없습니다. Flux나 SDXL을 사용할 때처럼 직관적으로 설명하세요.

• 첫 프레임을 설명하고, 다음 동작 + 디테일 + 형용사를 설명한 후 반복하세요. 품질 태그와 부정적 태그도 함께 추가하세요.
• [장면은 무서워하는 애니메이션 소녀를 묘사한다. 그녀는 카메라를 향해 고개를 돌리고, 다리를 모으며 가슴을 손으로 만진다; 카메라가 멀어지고, highres, absurdres, detailed movements]
• [장면은 눈가리개를 착용한 애니메이션 소녀를 묘사한다. 그녀는 눈가리개를 벗고 가슴에 붙잡은 채, 눈은 텅 빈 상태다; no camera movement, highres, absurdres, detailed movements]
• [치비 애니메이션 소녀의 3D 모델이 두 개의 총을 들고, 머리카락이 바람에 흩날리며 총을 휘두르고 카메라를 바라본다]

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