Magic-Wan-V2 image-to-image
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モデル説明
このワークフローは、リアリズムに焦点を当てたモデル「Magic Wan 2.0」を中心に構築されています。このモデルは、入力画像を元に詳細の洗練、テクスチャーの一貫性、照明の再構築を特に優れた精度で処理します。ここでの構成は、アップロードされた画像をきれいな作業解像度にリサイズし、Wan VAEを通じて潜在空間にエンコードした後、あなたのプロンプトのガイドに従ってモデルがそのコンテンツを再解釈する仕組みです。すべてが、画像をドロップして希望の方向性を追加するだけで、パイプラインのより技術的な部分を管理することなく、洗練されたまたは再スタイルされた結果を即座に生成できるように設計されています。
使用する際、出力を安定かつ高品質に保つためのいくつかの実用的なポイントがあります。中程度からやや高めのステップ数を維持することで、元の入力から逸脱することなく高い忠実度を保てます。画像から画像への変換では、ノイズ除去レベルが特に重要です。低い値は構造を保持し、高い値はより強い変化をもたらします。したがって、ノイズ除去を「強度スライダー」として扱うことで、より精密な制御が可能になります。その後のアップスケーリングを計画している場合、低ノイズ除去のアプローチを維持することで、詳細の一貫性を保てます。テキストから画像へのワークフローと同様に、高速化用のLoRAは推奨されません。なぜなら、リアリズムが著しく低下するためです。全体として、このプロセスは非常にシンプルです。望む変換の程度に応じてノイズ除去を調整し、プロンプトの方向性を設定すれば、ワークフローが残りを処理し、バランスの取れた高品質な再構成を実現します。
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👉 YouTubeチュートリアル：
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今すぐオンラインで体験できます。インストール不要です。
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中国本土またはアジア・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デモと構成の解説をご覧いただけます。
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