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モデル説明
Magic Wan 2.0 は、自然な肌の質感、照明の正確さ、微細な表面のディテールに焦点を当てたリアリズム志向の生成モデルです。その出力は清潔で安定しており、実写の美的感覚に近い傾向があります。私が構築したワークフローは、完全に即座に使用可能なテキストから画像へのチェーンであり、プロンプトを入力すれば、システムがエンコードと生成を自動で処理し、ノードの構築や再配置は必要ありません。このワークフローはパイプラインの一貫性と信頼性を保つように設計されており、ポートレート、現実の風景、およびあらゆるディテールが豊かなリアリスティックな画像に適しています。
実用的な使用において、いくつかシンプルですが非常に効果的なヒントがあります。やや高いステップ数を使用すると、安定性とディテールの豊かさが顕著に向上します——速度を意図的に優先しない限り、20前後が良いバランスです。このモデルはタイルベースのアップスケーリングによっても大きく恩恵を受けます。4K生成時に2×2に分割すると、テクスチャーがはるかにクリーンになり、にじみを回避できます。ノイズ除去値は特にアップスケーリング中に高すぎないように設定してください——0.2～0.3程度で十分に反応的であり、通常はこれで十分です。また、ターボや「4ステップ」加速LoRAを使用すると生成速度は向上しますが、リアリズムが大きく損なわれるため、このワークフローでは推奨されません。全体として、この設定はシンプルでありながら、少ない労力で高品質なリアリスティックな画像を提供します。
🎥 YouTube 動画チュートリアル
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👉 YouTube チュートリアル： https://youtu.be/Eek663BSp3g
開始する前に、動画をしっかり視聴することをお勧めします——全体のコンテキストを把握することで、ツールの理解が速く、よくある誤りを避けられます。
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👉 ワークフロー： https://www.runninghub.ai/post/1990870633426919425/?inviteCode=rh-v1111
結果が期待に応えたら、後でローカルにデプロイしてカスタマイズすることも可能です。
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📺 Bilibili 更新（中国本土およびアジア太平洋地域）
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📺 Bilibili 動画： https://www.bilibili.com/video/BV1kiyJBvE3r/
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🎥 YouTube 動画チュートリアル
このワークフローがどんなツールで、どうやってすぐに開始できるのか知りたいですか？この動画では、ツールの定位、即時起動方法、そして私の構築思想を解説します。RunningHub上で直接デモを行い、実際の効果をすぐに体験できます。
👉 YouTube チュートリアル： https://youtu.be/Eek663BSp3g
開始前には、動画をできるだけ完整に視聴することをお勧めします——全体の構成を理解すれば、ツールの習得が速く、よくある迷路を避けられます。
⚙️ オンラインでワークフローを体験
今すぐインストール不要でオンライン体験できます。
👉 ワークフロー： https://www.runninghub.ai/post/1990870633426919425/?inviteCode=rh-v1111
上記リンクを開けば、そのままワークフローを実行し、生成結果をリアルタイムで確認できます。効果が気に入ったら、後でローカルにカスタマイズしてデプロイすることも可能です。
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📺 Bilibili 更新（中国本土および南アジア太平洋地域）
中国本土または南アジア太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でこのワークフローの実際のテスト結果と構成の解説をご覧ください。
📺 B站動画： https://www.bilibili.com/video/BV1kiyJBvE3r/
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