WanAnimate x Uni3C Global Reference Video Editing

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モデル説明

このワークフローは、「グローバルリファレンス動画編集」セットアップで、Wan2.2 AnimateUni3Cを組み合わせ、1つのリファレンス画像から全体のルック/スタイルを維持しながら、ポーズストリームからモーションのタイミングを再調整できます。グラフはWan Animateモデル(WanVideoModelLoader)を読み込み、次にリファレンス画像CLIP-Vision → WanVideoClipVisionEncodeを通じてエンコードし、アイデンティティ、衣装、シーンの雰囲気のための「グローバルアンカー」として機能する画像埋め込みを生成します。

モーションと構造については、ポーズシーケンス(ONNX検出モデル → DrawViTPose)を抽出・生成し、Uni3C ControlNetLoader → WanVideoUni3C_embedsを通じてUni3C埋め込みを構築し、それらをテキスト埋め込みと画像埋め込みと共にWanVideoSamplerに投入します。サンプラーは潜在的な動画フレームを生成し、WanVideoDecodeによってデコードされ、最終的にVHS_VideoCombine(選択したFPSと出力設定を使用)でMP4としてエクスポートされます。

🎥 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、どうやってすぐに始められるか知りたいですか?

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👉 YouTubeチュートリアル: https://youtu.be/mfQVh9oXByQ

始める前に、動画をしっかりとご視聴されることをお勧めします。全体のコンテキストを理解することで、ツールの使い方を素早く習得でき、よくある迷路を避けることができます。

⚙️ 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/2004825728501903362/?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/BV1uiviBME4g/


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この動画では、ツールの定位、即座に起動する方法、そして私の構築思想を解説します。

すべてRunningHub上で直接デモを行い、実際の効果をすぐに体験できます。

👉 YouTubeチュートリアル: https://youtu.be/mfQVh9oXByQ

始める前に、動画をしっかりとご視聴されることをお勧めします。全体のコンセプトを理解することで、より早くツールを習得でき、よくある迷いを避けられます。

⚙️ 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/2004825728501903362/?inviteCode=rh-v1111

上記リンクを開けば、すぐに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、後でローカルにカスタマイズしてデプロイすることも可能です。

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📺 Bilibili更新(中国本土および南アジア太平洋地域)

中国本土または南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/BV1uiviBME4g/

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このモデルで生成された画像

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