upload 2025/03/15

Wan2.1-T2V-14B_LoRAReadme.txt

@@ -1,5 +1,5 @@
 ■このファイルについて
-Wan2.1-T2V-14B_LoRAReadmeで作成したLoRAの説明書です
+Wan2.1-T2V-14Bで作成したLoRAの説明書です
 T2Vで学習していますが、I2Vモデルで出力確認しています
 作成にはdiffusion-pipeを使用しています
 

Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16/A/anal_beads_wanvideo_i2v_epoch10.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:9ddcf94b65bcc7829987fb82d5d6d200b4dca42c87873076f29a51277e6fbb1f
+size 359259456

Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16/A/anal_beads_wanvideo_i2v_epoch10.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+アナルビーズモーションLoRA
+anal beadsで呼び出し
+引き抜き及び挿入のモーションを学習させており、そうした動きを出しやすくなります
+T2VのLoRAと比べ、打率は明確に上がっていると思います

Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16/T/tentacle_pit_wanvideo_i2v_epoch5.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7da00d4b431101f962590390c6caa811f4571bf469d3d417954cd1d58db9d197
+size 359259456

Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16/T/tentacle_pit_wanvideo_i2v_epoch5.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+触手空間LoRA
+tentacle pitで呼び出し
+挿入している触手はもとより、周辺の触手もうねうねさせるよう学習させています
+元画像でうねうねさせる触手を用意するなど必要ですし、そこそこガチャも必要そうです

Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16/T/torn_clothes_wanvideo_i2v_epoch10.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e7a1a4fded0ce51c0fba9a4601c5979d71727b2d524f7362dd8df3d85cec5c52
+size 359259504

Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16/T/torn_clothes_wanvideo_i2v_epoch10.txt

@@ -0,0 +1,7 @@
+服破りLoRA
+torn clothesで呼び出し
+女の子の服がバーンと盛大に破けます
+torn clothes and tearing clothes by another's hand ,cloth's debris is fallen downみたいな書き方をしてもいいと思います
+元画像で男の手が女の子の服を掴んでいるシーンなどにすると、その手の動きに合わせて破きやすいです
+ただ結構暴れん坊なLoRAなので、ガチャはそこそこ発生すると思います
+竿役までやぶれて砕け散ったり、破ける演出のあとに別の女の子が出現したりします

Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16_LoRAReadme.txt

@@ -0,0 +1,52 @@
+■このファイルについて
+Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16で作成したLoRAの説明書です
+Wan2.1_i2v_720p_14B_fp16モデルでのみ出力確認しています
+学習にはmusubi-tunerを使用しています
+
+学習設定は以下で回しています、参考まで（グラボは5090を使用）
+
+・dataset.tomlの記述は以下(torn_clothesのものを記載）
+[general]
+resolution = [512,512]
+caption_extension = ".txt"
+batch_size = 1
+enable_bucket = true
+bucket_no_upscale = false
+
+[[datasets]]
+target_frames = [13,17,21,25,29,33,37,41,45,49,53,57,61,65]
+frame_extraction = "head"
+num_repeats =5
+
+※これで事前キャッシュ作成時に各フレーム長のキャッシュが生成されるので最大のものだけ残す
+
+・学習コマンドは以下
+accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 wan_train_network.py --task i2v-14B --dit %dit_path% --dataset_config %config_path% --clip %clip_path% --flash_attn --split_attn --mixed_precision fp16 --fp8_base --fp8_scaled --blocks_to_swap 36 --optimizer_type adamw8bit --learning_rate 2e-4 --gradient_checkpointing --max_data_loader_n_workers 2 --persistent_data_loader_workers --network_module networks.lora_wan --network_dim 32 --timestep_sampling shift --discrete_flow_shift 3.0 --max_train_epochs 10 --save_every_n_epochs 1 --seed 42 --output_dir %output_path% --output_name %output_name%
+
+・動画素材数は45～80程度
+・２次元３次元素材は両方使用
+・タグは1フレーム目の画像でtagger、自然言語なし
+・フレーム33までであれば24GBに収まりそうでしたので、4090などであればそちらまでに抑えればよいかと
+・24fpsの動画にしてしまっていたので、16fpsなWanVideoとは食い合わせが悪かったかもしれません（ややスローモーな動画が生まれやすいのはそのせいかも…）
+
+■anal_beads_wanvideo_i2v_epoch10
+アナルビーズモーションLoRA
+anal beadsで呼び出し
+引き抜き及び挿入のモーションを学習させており、そうした動きを出しやすくなります
+T2VのLoRAと比べ、打率は明確に上がっていると思います
+
+■tentacle_pit_wanvideo_i2v_epoch5
+触手空間LoRA
+tentacle pitで呼び出し
+挿入している触手はもとより、周辺の触手もうねうねさせるよう学習させています
+元画像でうねうねさせる触手を用意するなど必要ですし、そこそこガチャも必要そうです
+
+■torn_clothes_wanvideo_i2v_epoch10
+服破りLoRA
+torn clothesで呼び出し
+女の子の服がバーンと盛大に破けます
+torn clothes and tearing clothes by another's hand ,cloth's debris is fallen downみたいな書き方をしてもいいと思います
+元画像で男の手が女の子の服を掴んでいるシーンなどにすると、その手の動きに合わせて破きやすいです
+ただ結構暴れん坊なLoRAなので、ガチャはそこそこ発生すると思います
+竿役までやぶれて砕け散ったり、破ける演出のあとに別の女の子が出現したりします
+