Live Wallpaper Style

这款lora目标是重现与现场壁纸相似的视频风格,让那些玩传奇风貌的人记住启动器的开场视频,但你也可以用它来制作你的LOFI视频 😀 。

[wan2.2级TI2V 5B – 运动优化版] 使用51个精选视频(24帧,96帧),在100个赛程中完成5000步,排名48专为Wan2.2的统一TI2V 5B致密模型和高压缩VAE进行了优化。

我的工作流程(没有条理,重要的是它能有效):实时壁纸 LORA – Wan2.2 5B(工作流) | 文业

触发词:l1v3w4llp4p3r


[wan2.2 I2V A14B – 全时步版]

使用带有自动魔法优化器的Diffusion Pipe,使用301个精选视频(256px、16fps、49帧)进行24小时训练,排名64。使用扩展的延时范围(0-1)代替标准(0-0.875),尽管仅在低模型上进行过训练,但仍能与低速和高级模型兼容。

触发词:l1v3w4llp4p3r

与 LightX2V v2(256 级)配合使用效果出色,可加快推理速度

WAN I2V 720P 快速融合 – 4 步(或更多)

Wan I2V 720P 快速融合版 2 个实时壁纸 LoRA(1 个专属)与 Lightx2v、AccVid、MoviiGen 和 Pusa LoRA,可实现超快的 4 步级增长,同时保持电影画质。

Lightx2v LoRA——通过四步蒸馏加速生成20倍,可在RTX 4090上实现2分钟视频,仅需8GB VRAM。
AccVid LoRA——提高表达性序列的运动精度和动态性。
MoviiGen LoRA——将电影深度和流畅性融入动画中,从而提升视觉叙事效果。
Pusa LoRA – 提供具有零拍摄多任务功能(启动端框、视频扩展)的精细时间控制,同时实现87.32%的VBench评分。

所使用的数据集包含149个视频(每段手动选择),分辨率为1280×720×96,但训练时为244p和480p,以及64帧,分辨率为64个dimd(L40s)。

使用了触发词,因此需要将其包含在提示符中:l1v3w4llp4p3r

[匈牙利T2V]

所使用的数据集包含529个视频(每段手动选择),分辨率为1280×720×96,但训练时为244p,训练时为74帧,暗中为64个(多个RTX 4090)。

不使用字幕或激活词,唯一需要调整的控制是洛拉的强度。

另一个重要提示是,它是在全模块中训练的,我不知道混用2条或多条长石块时会表现如何;如果想混搭且效果不佳,可以尝试禁用单个块。

我建议使用最大0.2至1.2之间的光环强度,分辨率为1280×720,或在512及更高档时以后生成,仅需至少3秒(72帧+1帧)。

[LTXV I2V 13b 0.9.7 – 实验 v1]

该模型基于140个精选视频(512像素,24帧,49帧)进行训练,使用250个变速箱、32个昏暗视频和AdamW8位。
使用支持LTXV I2V v0.9.7(13B)的Diffusion Pipe进行了训练。
使用Qwen2.5-VL-7B使用并生成了句号,通过结构化的提示格式。

这是一个实验性的首次版本,因此根据种子和及时的细节,预计会出现一些差异。

推荐:

日程安排:sgm_uniform

步骤:30

⚠️ 强烈建议使用长提示以避免运动工件。

您可以使用Ollama描述器生成字幕Ollama Describer,或可选择使用官方的LTXV提示增强器。

有关详细信息,About this version请参阅“关于此版本”选项卡。

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