Wan2.1_14B_FusionX - FusionX_Text2Video

🌀 Wan2.1_14B_FusionX — Zusammengeschlossene Modelle für schnellere, reichhaltigere Bewegung & Details in nur 8 Schritten!

📢 Update 01.07.2025!

Neu: FusionX Lightning Workflows

Suchst du schnellere Videogenerierung mit WAN2.1? Schau dir die neuen FusionX_Lightning_Workflows an — optimiert mit LightX LoRA, um Videos in nur 70 Sekunden (4 Schritte, 1024x576) zu rendern!

🧩 Verfügbar in:
• Native • Native GGUF • Wrapper
(VACE & Phantom folgen bald)

🎞️ Image-to-Video wurde stark verbessert!!!!!!
Bessere Prompt-Einhaltung, mehr Bewegung und flüssigere Dynamik.

⚖️ FusionX vs Lightning?
Original = maximale Realismus.
Lightning = Geschwindigkeit + wenig VRAM, mit ähnlicher Qualität durch smarte Prompts.

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📢 Wusstest du, dass du FusionX auch als LoRA anstelle eines vollständigen Basismodells verwenden kannst?
Perfekt, wenn du mehr Kontrolle möchtest und dein eigenes WAN2.1 + SkyReels-Setup beibehalten willst.

🔗 Hol dir die FusionX LoRAs HIER
🔗 Oder teste die Lightning Workflows HIER für einen massiven Geschwindigkeitsschub.

📌 Wichtige Details - Bitte lies die vollständige Beschreibung unten, da kleine Änderung der Einstellungen zu ganz anderen Ergebnissen führen können! Ich habe bereits bessere Einstellungen getestet, bitte genau lesen! Danke :)

💡Workflows findest du HIER (In Arbeit, weitere folgen bald.)

🛠️Update-Bereich wurde ans Ende der Beschreibung verschoben.

Ein leistungsstarkes Text-zu-Video Modell, aufgebaut auf dem Basis WAN 2.1 14B T2V Modell — sorgfältig zusammengeführt mit mehreren forschungsbasierten Modellen, um Bewegungsqualität, Szenenkonsistenz und visuelle Details zu verbessern, vergleichbar mit vielen Closed-Source-Modellen.

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💡 Das ist im Basismodell enthalten:

• 🧠 CausVid – Kausales Bewegungsmodell für besseren Szenenfluss und dramatischen Geschwindigkeitsboost

• 🎞️ AccVideo – Verbessert zeitliche Ausrichtung und Realismus sowie Geschwindigkeit

• 🎨 MoviiGen1.1 – Bringt kinoreife Sanftheit und Beleuchtung

• 🧬 MPS Reward LoRA – Abgestimmt auf Bewegungsdynamik und Details

• ✨ Eigene LoRAs (von mir) – Fokus auf Textur, Klarheit und feine Details. (Diese beiden wurden sehr schwach eingestellt und haben nur kleinen Einfluss)

🔥 Highlights:

• 📝 Akzeptiert Standard Prompt + Negativ-Prompt Setup

• 🌀 Abgestimmt auf hohe zeitliche Kohärenz und ausdrucksstarke, kinoreife Szenen

• 🔁 Drop-in Ersatz für WAN 2.1 T2V — einfach besser

• 🚀 Rendert bis zu 50 % schneller als das Basismodell (besonders mit aktiviertem SageAttn)

• 🧩 Voll kompatibel mit VACE

• 🧠 Optimiert für Nutzung in ComfyUI, mit sowohl Kijai Wan Wrapper als auch nativen Nodes.

📌 Wichtige Details für Text-zu-Video:

• 🔧 CGF muss auf 1 gesetzt sein — höher führt zu unakzeptablen Ergebnissen.

• 🔧 Shift - Ergebnisse variieren je nach Auflösung. 1024x576 sollte bei 1 starten, bei 1080x720 bei 2. Hinweis: Für mehr Realismus niedrigere Shift-Werte, für stilisierte Looks höhere zwischen 3-9 testing.

• Scheduler: Die meisten Beispiele nutzten Uni_pc, aber andere können andere Ergebnisse liefern. Experimentieren ist entscheidend. Der flowmatch_causvid Scheduler funktioniert je nach Prompt auch gut und unterstützt Details.

📌 Wichtige Details für Image-to-Video:

• 🔧 CGF muss auf 1 gesetzt werden — alles darüber ergibt keine akzeptablen Ergebnisse.

• 🔧 Shift - Für Image-to-Video ist 2 empfohlen, aber experimentiere gerne.

• Scheduler: Die meisten Beispiele verwendeten dmp++_sde/beta, scheint am besten zu funktionieren, es kann aber experimentiert werden.

• Nach Tests, um mehr Bewegung und weniger Zeitlupeneffekt zu erzielen, setze Frame-Anzahl auf 121 und fps auf 24. Dies kann die Bewegungsgeschwindigkeit um bis zu 50 % erhöhen.

📌Andere wichtige Details:

• ⚡ Videogenerierung funktioniert mit nur 6 Schritten, aber 8–10 Schritte liefern beste Qualität. Niedrigere Schritte sind gut für schnelle Entwürfe mit hohem Geschwindigkeitsschub.

• 🧩 Beste Ergebnisse mit dem Kaji Wan Wrapper Custom Node:
  https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper

• 🧪 Auch mit dem nativen WAN Workflow getestet, Generierungszeit ist etwas länger, aber Ergebnisse entsprechen dem Wrapper.

• ❗ Nicht erneut CausVid, AccVideo oder MPS LoRAs hinzufügen — diese sind bereits im Modell integriert und könnten unerwünschte Ergebnisse verursachen.

• 🎨 Du kannst andere LoRAs für zusätzlichen Stil verwenden — experimentiere gerne.

• 📽️ Alle Demo-Videos wurden mit 1024x576, 81 Frames, und nur diesem Modell generiert — ohne Upscaling, Interpolation oder zusätzliche LoRAs.

• 🖥️ Gerendert auf einer RTX 5090 — jedes Video dauert ca. 138 Sekunden mit genannten Einstellungen.

• 🧠 Wenn VRAM ausgeht, aktiviere Block-Swapping — starte bei 5 Blöcken und passe nach Bedarf an.

• 🚀 SageAttn wurde aktiviert und bietet bis zu 30 % Geschwindigkeitsschub. (Nur Wrapper)

• Workflows für jedes Modell findest du hier: HIER

• 🚫 Teacache nicht verwenden — aufgrund des niedrigen Schrittzahl nicht notwendig.

• 🔍 Funktionen „Videos verbessern“ und „SLG“ wurden nicht getestet — eigene Erkundungen sind willkommen. -- Nachtrag. Ich habe „Videos verbessern“ getestet, damit sind lebendigere Ergebnisse mit Einstellungen zwischen 2-4 möglich. SLG wurde kaum getestet.

• 💬 Fragen? Du kannst gerne eine Nachricht hinterlassen oder der Community beitreten:

  • 👉 Hier Discord beitreten!

• 📝 Bessere Prompts gewünscht? Alle Beispiel-Prompts stammen aus diesem benutzerdefinierten GPT:
  🎬 WAN Cinematic Video Prompt Generator
  Fordere es auf, zusätzliche visuelle und kinoreife Details hinzuzufügen — das macht einen spürbaren Unterschied.

⚠️ Haftungsausschluss:

• Videos, die mit diesem Modell erstellt wurden, sind nur für persönliche, Bildungs- oder experimentelle Zwecke gedacht, sofern nicht eigene rechtliche Prüfungen abgeschlossen sind.

• Dieses Modell ist eine Fusion mehrerer forschungsbasierter Quellen und nicht garantiert frei von urheberrechtlich geschützten oder proprietären Daten.

• Du trägst allein die Verantwortung für jegliche von dir generierten Inhalte und deren Verwendung.

• Bei kommerzieller Nutzung übernimmst du bezüglich Urheberrechtsverletzungen, Missbrauch oder Verstößen gegen Rechte Dritter.

Im Zweifel konsultiere einen qualifizierten Rechtsberater, bevor du generierte Inhalte monetarisierst oder verbreitest.

### 🧠 Weitere GGUF Varianten

- 🖼️ [FusionX Image-to-Video (GGUF)]

- 🎥 [FusionX Text-to-Video (GGUF)]

- 🎞️ [FusionX T2V VACE GGUF (für native)]

- 👻 [FusionX Phantom GGUF (für native)]

###🧠 fp16 Versionen findest du hier:

-- 🖼️fp16 FusionX Modelle

📌GGUF Vergleiche!
Ich füge nach und nach mehr hinzu, hier siehst du, wie die Modelle im Vergleich mit dem Hauptmodell abschneiden.

Text-zu-Video:

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🛠️Update 08.06.2025 - Image-to-Video Modell veröffentlicht! Einstellungen in Beispiel-Videos: Schritte = 10 / cfg = 1 / shift = 2 / Scheduler = dmp++_sde Workflow werde ich bald posten.

🛠️Update 07.06.2025 - Ein i2v Phantom Modell veröffentlicht, das bis zu 4 Referenzbilder aufnehmen und zu einem Video kombinieren kann. Workflow wird bald gepostet.

Phantom Workflow wird bald hochgeladen.

🛠️Update 06.06.2025 - Neues GGUF Modell hinzugefügt! Für höchste Qualität und ausreichend VRAM nimm das V1.0 Modell, ansonsten ist GGUF die beste Alternative! Bei Nutzung von GGUF dauert die Generierung auch auf RTX 5090 länger.