Magic-Wan-V2 image-to-image
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模型描述
此工作流基于 Magic Wan 2.0 构建，这是一个以写实风格为导向的模型，在处理输入图像时，尤其擅长细节精炼、纹理一致性和光照重建。本流程首先上传一张图像，将其调整至清晰的工作分辨率，通过 Wan VAE 编码至潜空间，随后在您的提示词引导下，由模型重新诠释该内容。整个流程经过精心设计，您只需导入一张图像并添加所需方向，即可立即生成精细化或重新风格化的结果，无需手动管理管道中更复杂的技术组件。
使用时，有几个实用要点有助于保持输出的稳定性和高质量：采用中等偏高的采样步数，可在不偏离原始输入的前提下维持良好的保真度。在图生图任务中，去噪水平尤为重要：较低的值有助于保留结构，较高的值则推动更显著的改变——因此将去噪视为“强度滑块”能为您提供更精准的控制。如果您计划后续进行超分辨率放大，采用低去噪策略有助于保持细节的一致性。与文生图工作流类似，不推荐使用加速 LoRA，因为它们会明显削弱写实效果。总体而言，这是一个简单直接的过程：根据您期望的变换程度调整去噪值，设定提示方向，工作流将自动为您完成其余部分，实现平衡且高质量的重构。
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视频主要介绍 工具定位、快速启动方法 和 我的构筑思路。
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https://youtu.be/Eek663BSp3g
开始前建议尽量完整地观看视频 —— 把握整体思路会更快上手，也能少走常见弯路。
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📺 Bilibili 更新（中国大陆及南亚太地区）
如果你在中国大陆或南亚太地区，可以通过下方视频查看该工作流的实测效果与构思讲解。
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