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T2V |
I2V |
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起点 |
纯文本 latent |
给定首帧 IMAGE |
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一致性 |
自由发挥 |
锁定构图/人物 |
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用途 |
空镜、概念 |
分镜动效、产品、漫剧 |
本章练习(大纲):5–15 秒 I2V 短片 → 以 I2V 为主。
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模型 |
说明 |
|---|---|
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Wan2.2-I2V-A14B |
专用 I2V MoE,质量高 |
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Wan2.2-TI2V-5B |
Load Image + 同一 5B 权重 |
文件示例(14B):
diffusion_models/
├── wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp16.safetensors
└── wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp16.safetensors
VAE / CLIP 与 T2V 14B 相同(wan_2.1_vae + UMT5)。
Workflow → Browse Templates → Video → Wan2.2 14B I2V(或 5B TI2V);
确认 high / low noise I2V 权重(勿用 T2V 权重);
Load Image 上传分镜图;
填写 Prompt(描述 动什么,而非重述静态外观);
Queue。
[Load Image] → IMAGE
↓
[Wan22ImageToVideoLatent] 或 I2V 专用编码
↓
LATENT (含时间维) + CLIP 条件
↓
[KSampler / Wan 采样链]
↓
[VAE Decode (Tiled)] → 帧序列
↓
[Video Combine] → mp4
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建议 |
原因 |
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高质分镜(7 章 workflow 出图) |
I2V 上限由首帧决定 |
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构图留运动空间 |
人物太满易崩 |
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sRGB、无压缩锯齿 |
减少闪烁 |
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比例与目标视频一致 |
避免拉伸 |
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InstantID / LoRA 已在静帧锁定 |
动起来脸才稳 |
电商/漫剧:先 静帧验收 再 I2V。
原则:首帧已定义外观;Prompt 写 运动与镜头。
正向:subtle head turn, hair gently moving, soft breathing, static camera, cinematic lighting, smooth motion
负向:fast zoom, morphing face, flickering, extra limbs, camera shake, style change
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需求 |
Prompt 方向 |
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微动(口型前奏) |
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走路 |
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镜头推近 |
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大动作 |
提高运动词——更易崩 |
Prompt:subtle / slow / static camera;
帧数:过长易漂移,单镜 3–5 秒;
负向:aggressive motion, warp;
模型:I2V-A14B 比 5B 更稳;
部分模板 有 motion strength / guidance 控件——按节点说明微调。
片段 A I2V → 导出最后一帧 → 作为片段 B 的 Load Image → 再 I2V
社区工作流常带 Save Last Frame 节点;剪辑软件中 硬切 或 交叉淡化 衔接。
上传 end frame 引导终点构图;
Wan 生态在演进,以 当前模板 是否含 end image 为准。
漫剧:每镜独立 I2V + 剪辑,比一次生成 30 秒 更可控(10-10)。
与 10-4 同一 JSON,增加 Load Image 连到 Wan22ImageToVideoLatent;
VAE 用 wan2.2_vae;
720p 潜力,注意 VRAM。
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现象 |
处理 |
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人物变脸 |
减运动;换 14B;首帧用一致化 workflow |
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背景乱动 |
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与首帧色差 |
检查 VAE;勿后处理过度 |
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主体飞出画面 |
负向 |
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OOM |
同 10-4:FP8、Tiled、降分辨率 |