Cseti's General motion LoRA trained on 32 frames for improved consistency

模型描述

很高兴与您分享我的最新实验成果：一个基于Animatediff v2模型、使用32帧数据训练的基础相机运动LoRA。训练过程使用了Kijai的AnimateDiff Motion Director ComfyUI节点。此LoRA已在ComfyUI中通过Kosinkadink的AnimateDiff-Evolved节点进行了测试，但也可能兼容其他AnimateDiff实现。

使用方法

• 将运动LoRA文件复制到您的“ComfyUI\models\animatediff_motion_lora”文件夹中

• 使用“Load Animatediff LoRA”节点

• 将context_length参数设为32，context_overlap设为8（虽可能适用于其他数值，但这是我的测试参数）

设置与建议

V2

• 示例工作流：https://civitai.com/articles/7510

• 使用强度：0.9

• 此运动LoRA在v2运动模型上进行微调，可与AnimateLCM配合使用，但不适用于v3模型

• 支持SD 1.5检查点

• 尽管是v2模型，仍建议使用Animatediff v3适配器LoRA

• 如需更强的运动效果，可尝试提高scale multival值，或降低v3适配器LoRA的强度

• 可尝试调整以下参数的强度：

  • 运动LoRA

  • scale multival

  • v3_adapter LoRA

  例如：提高scale multival同时降低LoRA强度

• 可使用IP-Adapter，但会减弱mLoRA的效果，建议调整其强度。“Ease in out”权重类型是不错的起点

V1

• 示例工作流：https://civitai.com/articles/6626

• 使用强度：0.8

• 此运动LoRA在v2运动模型上进行微调，可与AnimateLCM配合使用，但不适用于v3模型

• 支持SD 1.5检查点

• 尽管是v2模型，仍建议使用Animatediff v3适配器LoRA

• 如需更强的运动效果，可尝试提高scale multival值，或降低v3适配器LoRA的强度

• 可尝试调整以下参数的强度：

  • 运动LoRA

  • scale multival

  • v3_adapter LoRA

  例如：提高scale multival同时降低LoRA强度

• 推荐使用IP-Adapter，但会减弱mLoRA的效果，建议调整其强度。“Ease in out”权重类型是不错的起点