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.
大模型训练 个人定制LORA
分类： Checkpoin
DaSiWa WAN 2.2 I2V 14B Lightspeed
主要特点: 无孤独一代
without 无需堆叠Wan 2.2 LoRA即可生成高质量视频(除非需要添加空间样式/概念)。
EasyWan22 FastMix
Wan 2.2 I2V-A14B, 6steps/generation. apache-2.0.使用 Q4_K_M 与 Geforce RTX 3060 12GB 配合使用。有关不同量化的参数,请参阅 HuggingFace。
WAN 2.2 Hybrid I2V (Animal, Creature and Furry)
这是一款混合型号,由定制版Wan 2.2(WAN.2-14B-Rapid-AllInOne T2V V1)和V1版本的Ratatoskr WAN 2.1进行
它采用特定的区块合并制成,wip目前我肯定会尝试在未来进行训练。
Rapid WAN 2.2 I2V GGUF
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
Wan2.2 I2V A14B GGUF
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,