Wan2.2-TTM-1030 × PainterI2V controllable large motion-graphic to video

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モデル説明

このワークフローは、画像から動画を生成する際に、プロンプトにのみ頼るのではなく、動きを明示的にガイドすることで、はるかに高い制御性が得られるとする考えに基づいています。TTMの動き入力は、専用の経路コントローラーとして機能し、モデルが高一貫性で従える構造化された動きのパスを提供します。以前のモデルは動きが限定的または過度に控えめになりがちでしたが、Wan 2.2をTTMと組み合わせることで、強力な動き表現を回復しつつ、出力はクリーンで安定したまま保たれます。1030 LoRAはさらにシーンレベルのダイナミズムを強化し、TTMが動きの方向を制約するため、過剰な四肢の変形などの一般的なリスクはコントロールされています。その後、Painter I2Vを重ねることで動きの振幅をさらに高め、プロンプトだけでは表現しきれないような、大胆で自信に満ちた動きを最終動画に与えます。

実際の利用では、このワークフローは柔軟性を保ちます。単一の画像と、TTMツールで生成された2つの補助動画を入力すると、システムはそれらを厳密なフレームコンテンツではなく、動きのガイドとして解釈します。結果の品質は、ベースモデル、LoRAの選択、およびガイドされた経路がシーンの意図とどれだけ一致するかに強く依存します。TTMは単純な白黒の動きマップのみを必要とするため、公式ツールや明確なマスクベースの動きヒントを生成できる任意のエディタで、これらのガイド動画を生成できます。Painter I2Vが動きを強化し、1030 LoRAがシーンの遷移を強化するため、このワークフローは、プロンプトのみでの動きが曖昧または不一貫になりがちな場合でも、より意図的で方向性があり、映画的感覚のある動画を生成する傾向があります。

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開始前に、動画をしっかり視聴することをお勧めします。全体のコンセプトを理解すれば、ツールを素早く習得でき、よくある迷路を避けることができます。


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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デモと構成の詳細をご覧ください。

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このモデルで生成された画像

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