FFGO: unlocking the multi-image reference potential of Wan2.2
詳細
ファイルをダウンロード
モデル説明
このワークフローは、軽量なFFGOモデルを使用して、Wan2.2に隠された複数の画像リファレンスの可能性を引き出します。リファレンスベースのモデルは多数存在しますが、2.2アーキテクチャと特に整合性を持つものは非常に少なく、FFGOはスタイルを変更せず、単にWan2.2が複数のリファレンス画像を同時に従うよう促すだけです。複数のリファレンス要素を1つの合成フレームに統合することで、モデルは構造的・視覚的な手がかりを集中して受け取り、Wan2.2はその内部能力に基づいて欠落部分を補完します。この手法はトレーニングバイアスに依存せず、特定の方向性を強制することもありません。もしどこかにバイアスがあるとすれば、それはWan2.2自体から来るものです。高ノイズ・低ノイズのLoRAは推奨せず、高速化されたLoRAは品質を著しく低下させる可能性があるため、ワークフローは意図的に控えめに設計され、ベースモデルの核心的な強みを保つようにしています。
実際には、このパイプライン全体は依然として標準的なWan2.2の画像から動画へのプロセスであり、唯一の違いは入力が複数の画像から融合された合成最初のフレームになる点です。この直接的な融合により、要素を分割し、編集モデルを通し、動画生成前に再圧縮する際に生じる品質劣化を回避できます。Wan2.2は推奨解像度1280×720（またはその逆）で、約81フレームの際に最も優れた結果を生み出し、最も明確で安定した出力を得られます。出力の最初の数フレームは実際の動きではなくリファレンスの構成を反映するため、冒頭をカットするのは想定内です。Phantom、MagRef、BindWeaveなどの旧来のWan2.1リファレンス手法と比較すると、これらは制限された動きや類似度の低下を引き起こすことが多かったのに対し、このアプローチははるかにシンプルで信頼性が高いです。クリーンな合成最初のフレームと、FFGOがWan2.2の内部リファレンス動作を引き出す能力を組み合わせることで、複数の要素を高類似度で統合し、品質劣化を最小限に抑えた動画生成を実現する実用的かつ効果的なワークフローを提供します。
🎥 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、どうやってすぐに開始するか知りたいですか？ 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も不要です。すべては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/XpR4hp1GIgE
開始する前に、動画を丁寧に視聴することをお勧めします。全体的なコンテキストを把握することで、ツールをより早く理解し、よくある誤った道を避けることができます。
⚙️ RunningHubワークフロー
今すぐオンラインでワークフローを試してみてください。インストールは不要です。
👉 ワークフロー： https://www.runninghub.ai/post/1992972427164663810/?inviteCode=rh-v1111
結果が期待に応えた場合、後でローカルにデプロイしてカスタマイズすることも可能です。
🎁 ファン特典： 登録すると1000ポイント＋毎日のログインで100ポイントを獲得！ 4090のパフォーマンスと48GBの超性能をお楽しみください！
📺 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創造的な解説をご覧ください。
📺 Bilibili動画： https://www.bilibili.com/video/BV12nUkBUEYB/
☕ Ko-fiでサポートしてください
私のコンテンツが役立った場合、今後の創作を支えていただけると幸いです。コーヒー1杯をどうぞ ☕。あらゆるご支援が、私にとって炎を燃え上がらせる一筋の火花となります。
👉 Ko-fi： https://ko-fi.com/aiksk
💼 事業連絡
協業やお問い合わせは、WeChatでaiksk95までご連絡ください。
🎥 YouTube動画チュートリアル
このワークフローがどんなツールで、どうやってすぐに始められるか知りたいですか？ この動画ではツールの定位、即時起動方法、私の構築思想を解説します。RunningHub上で直接デモを行い、実際に効果をすぐに体験できます。
👉 YouTubeチュートリアル： https://youtu.be/XpR4hp1GIgE
開始前に、動画を最後までしっかりとご覧になることをお勧めします。全体の構成を把握することで、ツールをより早く理解でき、よくある迷路を避けられます。
⚙️ オンラインでワークフローを体験
今すぐインストール不要でオンライン体験できます。
👉 ワークフロー： https://www.runninghub.ai/post/1992972427164663810/?inviteCode=rh-v1111
上記リンクを開けば、そのままワークフローを実行し、生成結果をリアルタイムで確認できます。効果が気に入ったら、後でローカル環境にカスタマイズして展開することも可能です。
🎁 ファン特典： 登録で1000ポイントをプレゼント、毎日ログインで100ポイント獲得！ 4090のパフォーマンスと48GBの超性能を存分にお楽しみください！
📺 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解説をご覧ください。
📺 B站動画： https://www.bilibili.com/video/BV12nUkBUEYB/
私は夸克网盘でモデルリソースを継続的に更新しています： 👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b
これらのリソースは主にローカルユーザー向けで、創作や学習を容易にするために提供しています。