Magic-Wan-V2 text-to-image
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模型描述
Magic Wan 2.0 是一款以写实为导向的生成模型，专注于自然的皮肤纹理、精准的光影效果以及细腻的表面细节。其输出通常干净、稳定，贴近真实摄影的美学风格。我构建的工作流是一个完全即用的文本到图像链条，只需输入提示词，系统便会自动完成编码与生成，无需你手动搭建或调整节点。该设计旨在保持流程的一致性与可靠性，非常适合人像、现实场景以及任何需要高细节的写实图像创作。
在实际使用中，有几个简单但非常有效的技巧：使用稍高的生成步数（如20步左右）能显著提升稳定性和细节丰富度，除非你刻意追求速度。此模型在基于图块的超分放大下表现尤为出色；在生成4K图像时采用2×2分块可保持纹理更清晰，避免模糊失真。去噪值不宜设置过高，尤其是在放大阶段——0.2至0.3已足够灵敏且通常效果良好。尽管“turbo”或“4步加速”LoRA可加快生成速度，但它们会严重损害写实感，因此不推荐用于本工作流。总体而言，这是一个简洁高效、无需复杂操作即可产出高质量写实图像的方案。
🎥 YouTube 视频教程
想了解这个工作流具体是怎样的工具，以及如何快速启动？本视频将介绍工具定位、一键启动方法和我的核心设计思路。我们直接在 RunningHub 上演示，无需本地部署或复杂环境，让你第一时间体验实际效果。
👉 YouTube 教程： https://youtu.be/Eek663BSp3g
开始前建议完整观看视频——掌握整体逻辑将帮助你更快上手，避免常见误区。
⚙️ RunningHub 工作流
立即在线体验，无需安装。
👉 工作流： https://www.runninghub.ai/post/1990870633426919425/?inviteCode=rh-v1111
若生成效果符合预期，后续可部署至本地进行自定义调整。
🎁 粉丝福利： 注册即送 1000积分 + 每日登录100积分，畅享4090性能与48GB超大算力！
📺 Bilibili 更新（中国大陆及亚太地区）
如果你身处中国大陆或亚太地区，可通过下方视频查看该工作流的实测演示与创意解析。
📺 B站视频： https://www.bilibili.com/video/BV1kiyJBvE3r/
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