Magic-Wan-V2 accelerated image-to-image
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モデル説明
このワークフローは、Magic Wan 2.0 を Wan 2.2 から派生した4段階の高速化モデルと組み合わせることで、画像から画像へのタスクを高速で処理することを目的としています。入力画像はまずリサイズされ、潜在空間にエンコードされた後、高速化モデルが最小限のサンプリングステップで再構築を行います。これにより、プロンプトが再構築された画像の雰囲気、照明、全体的な方向性に影響を与える一方で、処理が極めて高速になります。このワークフローは標準的なimg2imgパイプラインの構造を維持しつつ、高速化されたバックボーンにより、処理速度が大幅に向上し、既存の画像をもとにしたスタイルの迅速な調整、再解釈、ビジュアル実験に最適です。
このアプローチで最高の結果を得るには、明確なプロンプトの指示が重要です。圧縮されたサンプリング経路はテキストのガイドに大きく依存するため、スタイル、ムード、照明、素材の質感について具体的な手がかりを追加することで、出力の安定性が大幅に向上します。このモデルは速度最適化されているため、再構築は微細なディテールではなく、広範なビジュアルの一貫性に焦点を当てています。そのため、このワークフローはソース画像のバリエーションを素早く探索するのに最適です。気に入った方向性が見つかったら、その後で高品質な遅いワークフローに移行して洗練させることができます。一方で、この高速化バージョンは創造的な選択肢を素早く繰り返すための効率的かつ迅速な手段です。
🎥 YouTube 動画チュートリアル
このワークフローが実際に何をし、どのように高速に開始できるのか知りたいですか? この動画では、ツールの目的、ワークフローの即時起動方法、そして私の基本的な設計思想を解説します。ローカル設定も複雑な環境構築も不要です。すべてがRunningHub上で直接開始できるため、実際に体験できます。
👉 YouTube チュートリアル: https://youtu.be/Eek663BSp3g
始める前に、動画をしっかり視聞することをお勧めします。全体の文脈を理解することで、ツールの使い方を素早く習得でき、一般的な間違いを避けることができます。
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👉 ワークフロー: https://www.runninghub.ai/post/1991143691563696129/?inviteCode=rh-v1111
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📺 Bilibili 更新(中国本土およびアジア・太平洋地域)
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デモとクリエイティブな構成を確認できます。
📺 Bilibili 動画: https://www.bilibili.com/video/BV1kiyJBvE3r/
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開始前には、動画をしっかり視聴することをお勧めします。全体の構造を把握することで、ツールを素早く理解でき、一般的な迷路を避けられます。
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今すぐインストール不要でオンライン体験できます。
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📺 Bilibili 更新(中国本土およびアジア・太平洋地域)
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効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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