Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32_v1_5_no_first_block
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Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32_v1_5_no_first_block

causvid 14b的1.5版本。

CausVid LoRAs(低秩适配器)是从 CausVid 微调模型中提取的实验性结果,其目的是利用 CausVid 的蒸馏效果,而非实际的因果推理能力。

  • v1 版本:直接提取版本,对动态效果产生不利影响,且在全强度下会引入闪烁伪影。
  • v1.5 版本:与上述版本类似,但移除了第一个模块,该模块可在全强度下消除闪烁问题。
  • v2 版本:进一步剪枝版本,仅保留注意力层且不含第一个模块,可彻底解决闪烁问题并更好地保留动态效果,需要更多推理步数,且受益于 CFG(分类器自由引导)。


此模型源自站外搬运(搬运地址: https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main ),若原作者对于本次搬运的结果存在异议,可点
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我们会在 24 小时内,按照原作者的要求,对本模型展开编辑、删除或是转移给原作者等相关处理。由衷欢迎原作者入驻本站,共建 AI绘图的学习交流社区。

user_nnr9fdwx

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模型信息

模型类型:
LoRA
基础模型:
WAN2.1

causvid 14b的1.5版本。

CausVid LoRAs(低秩适配器)是从 CausVid 微调模型中提取的实验性结果,其目的是利用 CausVid 的蒸馏效果,而非实际的因果推理能力。

  • v1 版本:直接提取版本,对动态效果产生不利影响,且在全强度下会引入闪烁伪影。
  • v1.5 版本:与上述版本类似,但移除了第一个模块,该模块可在全强度下消除闪烁问题。
  • v2 版本:进一步剪枝版本,仅保留注意力层且不含第一个模块,可彻底解决闪烁问题并更好地保留动态效果,需要更多推理步数,且受益于 CFG(分类器自由引导)。


此模型源自站外搬运(搬运地址: https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main ),若原作者对于本次搬运的结果存在异议,可点
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