大模型训练 个人定制LORA
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个人定制LoRA(低秩适配)服务中,用户可通过高效微调技术实现大模型的个性化定制,以下从服务流程、技术优势、应用场景、核心工具.
导出模型时选择通用格式(如Hugging Face模型格式),便于长期保存和跨平台迁移.
导出模型时选择通用格式(如Hugging Face模型格式),便于长期保存和跨平台迁移.








这是大模型的GGUF转换版 https://huggingface.co/Phr00t/WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne
简单的JSON工作流 你只需要guf加载器自定义节点

一款14B的I2V(图像到视频),搭配高低噪音
作为大模型,你需要将高噪音作为基础和低噪音
Image To Video在视频参数的图像中:
Video Model将常规视频模型设置为高噪声模型,Video Swap Model并将高级视频交换模型设置为低噪声模型,

自己抖音视频合成专用电脑用的一个整合包,解压导入工作流就可以用,里面有几个工作流,第一次导入模型的时候会比较慢一点,生成第二个的时候就会比较顺畅。
我这台电脑显卡是4060TI 16G,5秒视频需要3分钟左右,我设置的步数比较少生成的比较快,根据自己电脑的配置进行设置

探索 Rapid WAN 2.2 T2V GGUF 的无限可能性!在这个创新的环境中,我们排除了 umt5xxl 和 vae,确保您可以轻松使用分隔功能。通过简单的设置,您将体验到前所未有的灵活性:仅需 4 步,选择 sa_solver 作为采样器,使用测试版调度器。结合来自模板页面的原生 comfyui 工作流与 gguf loader 自定义节点,您将能够创造出独特而强大的应用。立即加入我们,开启您的创意之旅,发现更多令人兴奋的功能与应用!

本模型是一个实验模型,是 Wan2.2-T2V-14B 文生视频模型的混调版本,目的是能让广大 Wan 2.2 模型的爱好者,能像使用 Flux 一样,简单方便的使用 Wan2.2 T2V 模型来生成各种图片