Wan2.1_14B_FusionX - FusionX_Text2Video

🌀 Wan2.1_14B_FusionX — Modelos fusionados para Movimiento y Detalle más Rápidos y Ricos en tan solo 8 pasos!

📢 ¡Actualización 1/7/2025!

Nuevo: FusionX Lightning Workflows

¿Buscas generaciones de video más rápidas con WAN2.1? Mira los nuevos FusionX_Lightning_Workflows — optimizados con LightX LoRA para renderizar videos en tan solo 70 segundos (4 pasos, 1024x576)!

🧩 Disponible en:
• Nativo • GGUF Nativo • Wrapper
(VACE y Phantom próximamente)

🎞️ ¡Image-to-Video acaba de recibir una gran mejora!
Mejor adhesión al prompt, más movimiento y dinámicas más suaves.

⚖️ ¿FusionX vs Lightning?
Original = máximo realismo.
Lightning = velocidad + bajo uso de VRAM, con calidad similar usando prompts inteligentes.

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📢 ¿Sabías que ahora puedes usar FusionX como un LoRA en lugar de un modelo base completo?
Perfecto si quieres más control manteniendo tu configuración de WAN2.1 + SkyReels.

🔗 Consigue los FusionX LoRAs AQUÍ
🔗 O mira los Lightning Workflows AQUÍ para un gran aumento de velocidad.

📌 Detalles importantes - Por favor lee la descripción completa abajo porque pequeños cambios en las configuraciones pueden dar resultados totalmente diferentes y negativos. He estado probando y ya encontré mejores configuraciones, así que por favor lee abajo. ¡Gracias :)

💡Los workflows se encuentran AQUÍ (Esto está en progreso y se añadirán más pronto.)

🛠️La sección de actualizaciones ha sido trasladada al final de la descripción.

Un modelo de texto a video de alto rendimiento construido sobre el modelo base WAN 2.1 14B T2V — cuidadosamente fusionado con múltiples modelos de grado investigativo para mejorar la calidad del movimiento, la consistencia de la escena y el detalle visual, comparable con algunos de los modelos de código cerrado más conocidos.

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💡 Qué hay dentro de este modelo base:

• 🧠 CausVid – Modelado causal de movimiento para un mejor flujo de escena y aumento dramático de velocidad

• 🎞️ AccVideo – Mejora la alineación temporal y realismo junto con el aumento de velocidad

• 🎨 MoviiGen1.1 – Proporciona suavidad y iluminación cinematográfica

• 🧬 MPS Reward LoRA – Ajustado para la dinámica del movimiento y detalles

• ✨ LoRAs personalizadas (por mí) – Enfocadas en textura, claridad y detalles finos. (Ambas están configuradas con muy baja intensidad y tienen un impacto pequeño)

🔥 Aspectos destacados:

• 📝 Acepta configuración estándar de prompt + negative prompt

• 🌀 Ajustado para alta coherencia temporal y escenas expresivas y cinematográficas

• 🔁 Reemplazo directo para WAN 2.1 T2V — simplemente mejor

• 🚀 Renderiza hasta un 50% más rápido que el modelo base (especialmente con SageAttn activado)

• 🧩 Totalmente compatible con VACE

• 🧠 Optimizado para uso en ComfyUI, tanto con Kijai Wan Wrapper como con nodos nativos.

📌 Detalles importantes para texto a video:

• 🔧 CGF debe estar configurado en 1 — cualquier valor más alto no dará resultados aceptables.

• 🔧 Shift - Los resultados pueden variar según la resolución. 1024x576 debe comenzar en 1 y para 1080x720 comenzar en 2. Nota: Para mayor realismo se requieren valores shift bajos. Si buscas un aspecto más estilizado prueba valores shift altos entre 3-9

• Scheduler: La mayoría de mis ejemplos usaron Uni_pc, pero puedes obtener resultados diferentes usando otros. Todo es cuestión de experimentar. Noté que según el prompt flowmatch_causvid también funciona bien y ayuda con detalles pequeños.

📌 Detalles importantes para imagen a video:

• 🔧 CGF debe estar configurado en 1 — cualquier valor más alto no dará resultados aceptables.

• 🔧 Shift - Para imagen a video encontré que 2 es mejor, pero puedes experimentar.

• Scheduler: La mayoría de mis ejemplos usaron dmp++_sde/beta y parece funcionar mejor, pero puedes experimentar.

• Después de probar, para obtener más movimiento y reducir el efecto cámara lenta, configura el conteo de cuadros en 121 y los cuadros por segundo en 24. Esto puede proporcionar hasta un 50% de aumento en la velocidad del movimiento.

📌Otros detalles importantes:

• ⚡ La generación de video funciona con tan solo 6 pasos, pero 8 a 10 pasos ofrecen la mejor calidad. Menos pasos son ideales para borradores rápidos con grandes ganancias de velocidad.

• 🧩 Los mejores resultados usando el nodo personalizado Kaji Wan Wrapper:
  https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper

• 🧪 También probado con el workflow WAN nativo, el tiempo de generación es un poco más largo pero los resultados coinciden con el wrapper.

• ❗ No vuelvas a añadir CausVid, AccVideo o MPS LoRAs — ya están integrados en el modelo y pueden causar resultados no deseados.

• 🎨 Puedes usar otros LoRAs para estilizados adicionales — siéntete libre de experimentar.

• 📽️ Todos los videos de demostración fueron generados a 1024x576, 81 cuadros, usando solo este modelo — sin escalado, interpolación ni LoRAs extras.

• 🖥️ Renderizado en una RTX 5090 — cada video tarda alrededor de 138 segundos con las configuraciones listadas.

• 🧠 Si te quedas sin VRAM, habilita el block swapping — comienza con 5 bloques y ajusta según sea necesario.

• 🚀 SageAttn estuvo activado, proporcionando hasta un 30% de aumento de velocidad. (Solo Wrapper)

• Los workflows para cada modelo pueden encontrarse aquí: AQUÍ

• 🚫 No uses teacache — es innecesario debido a la baja cantidad de pasos.

• 🔍 Las funciones “Enhance a video” y “SLG” no fueron probadas — siéntete libre de explorarlas por tu cuenta. -- Edición. Probé "Enhance a video" y puedes obtener resultados más vibrantes con esta función activada. Configuraciones entre 2-4. ¡Experimenta! SLG no ha sido mucho probada.

• 💬 ¿Tienes preguntas? Estás invitado a dejar un mensaje o unirte a la comunidad:

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• 📝 ¿Quieres mejores prompts? Todos mis ejemplos de prompts para video fueron creados usando este GPT personalizado:
  🎬 WAN Cinematic Video Prompt Generator
  Prueba pedirle que añada detalles visuales y cinematográficos extra — hace una diferencia notable.

⚠️ Aviso legal:

• Los videos generados con este modelo están destinados solo para uso personal, educativo o experimental, a menos que hayas completado la debida diligencia legal.

• Este modelo es una fusión de múltiples fuentes de nivel investigativo y no se garantiza que esté libre de datos con derechos de autor o propietarios.

• Eres el único responsable del contenido que generes y su uso.

• Si decides usar los resultados comercialmente, asumes toda la responsabilidad legal por infracción de derechos de autor, mal uso o violación de derechos de terceros.

En caso de duda, consulta a un asesor legal calificado antes de monetizar o distribuir cualquier contenido generado.

### 🧠 Más variantes GGUF

- 🖼️ [FusionX Image-to-Video (GGUF)]

- 🎥 [FusionX Text-to-Video (GGUF)]

- 🎞️ [FusionX T2V VACE GGUF (para nativo)]

- 👻 [FusionX Phantom GGUF (para nativo)]

###🧠 Las versiones fp16 se pueden encontrar aquí:

-- 🖼️Modelos FusionX fp16

📌comparativas gguf!
Poco a poco añado a esta lista, pero aquí puedes ver cómo se comparan los modelos con el modelo principal.

Texto a video:

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🛠️Actualización 8/6/2025 - ¡Modelo imagen a video publicado! Configuraciones que uso en los videos de ejemplo: Pasos = 10 / cfg = 1 / shift = 2 / scheduler = dmp++_sde publicaré un workflow pronto.

🛠️Actualización 7/6/2025 - Publicado un modelo i2v phantom que puede tomar hasta 4 imágenes de referencia y combinarlas en un video. Publicaré workflow pronto.

Workflow Phantom será subido pronto.

🛠️Actualización 6/6/2025 - ¡Añadido un nuevo modelo gguf! Si quieres la más alta calidad y tienes suficiente VRAM obtén el modelo V1.0, de lo contrario gguf es la siguiente mejor opción. Usar gguf toma más tiempo para generar incluso en una RTX 5090.