Prompt Negativi Consigliati

色调艳丽,过曝,静态,细节模糊不清,字幕,风格,作品,画作,画面,静止,整体发灰,最差质量,低质量,JPEG压缩残留,丑陋的,残缺的,多余的手指,画得不好的手部,画得不好的脸部,畸形的,毁容的,形态畸形的肢体,手指融合,静止不动的画面,杂乱的背景,三条腿,背景人很多,倒着走

Parametri Consigliati

samplers

Uni_pc, flowmatch_causvid, dmp++_sde, dmp++_sde/beta, UniPC

steps

6 - 10

cfg

1

resolution

1024x576, 1080x720

Suggerimenti

CGF deve essere impostato a 1 per risultati accettabili in text-to-video e image-to-video.

Per text-to-video, valori di shift partono da 1 per risoluzione 1024x576 e 2 per 1080x720; valori più bassi migliorano il realismo, valori più alti per aspetti stilizzati (3-9).

Per image-to-video, shift consigliato a 2 ma è consigliato sperimentare.

Imposta frame count a 121 e fps a 24 per aumentare la velocità del movimento fino al 50%.

Usa il nodo personalizzato Kaji Wan Wrapper per i migliori risultati e rendering più veloce.

Evita di riaggiungere CausVid, AccVideo o MPS LoRA perché sono già integrati nel modello.

SageAttn fornisce fino al 30% di aumento di velocità quando abilitato nel wrapper.

Non usare teacache per questo modello a causa del basso numero di passaggi.

Prova altre LoRA per stili aggiuntivi o effetti sperimentali.

Abilita block swapping se esaurisci la VRAM; inizia con 5 blocchi e regola.

La funzione Enhance video può essere usata con impostazioni tra 2-4 per risultati più vivaci.

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📢 Aggiornamento 1/7/2025!

Novità: FusionX Lightning Workflows

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• Native • Native GGUF • Wrapper
(VACE & Phantom presto disponibili)

🎞️ Image-to-Video riceve un grande aggiornamento!!!!!!
Migliore aderenza al prompt, più movimento, e dinamiche più fluide.

⚖️ FusionX o Lightning?
Originale = realismo massimo.
Lightning = velocità + basso VRAM, con qualità simile usando prompt intelligenti.

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📌 Dettagli importanti - leggi tutta la descrizione perché piccole modifiche alle impostazioni possono dare risultati molto diversi in negativo! Ho già testato e trovato impostazioni migliori, quindi per favore leggi sotto! Grazie :)

💡Workflow disponibili QUI (In fase di sviluppo, altri saranno aggiunti presto.)

🛠️La sezione aggiornamenti è stata spostata alla fine della descrizione.

Un modello text-to-video ad alte prestazioni costruito sopra il modello base WAN 2.1 14B T2V — accuratamente unito con più modelli di livello di ricerca per migliorare la qualità del movimento, la coerenza della scena e i dettagli visivi, paragonabile ad alcuni modelli closed source.

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💡 Cosa c'è dentro questo modello base:

  • 🧠 CausVid – Modellazione causale del movimento per migliorare il flusso della scena e un aumento drammatico della velocità

  • 🎞️ AccVideo – Migliora l'allineamento temporale e il realismo insieme all'aumento della velocità

  • 🎨 MoviiGen1.1 – Porta fluidità cinematografica e illuminazione

  • 🧬 MPS Reward LoRA – Tarato per dinamiche di movimento e dettagli

  • LoRA personalizzate (di mia creazione) – Concentrate su texture, chiarezza e dettagli fini. (Entrambe con forza molto bassa e impatto molto piccolo)


🔥 Punti salienti:

  • 📝 Accetta setup prompt standard + prompt negativo

  • 🌀 Ottimizzato per alta coerenza temporale e scene espressive e cinematografiche

  • 🔁 Sostituto diretto per WAN 2.1 T2V — semplicemente migliore

  • 🚀 Rendering fino al 50% più veloce rispetto al modello base (soprattutto con SageAttn abilitato)

  • 🧩 Completamente compatibile con VACE

  • 🧠 Ottimizzato per uso in ComfyUI, con il Kijai Wan Wrapper e nodi nativi.


📌 Dettagli importanti per text-to-video:

  • 🔧 CGF deve essere impostato a 1 — valori superiori non daranno risultati accettabili.

  • 🔧 Shift - I risultati variano in base alla risoluzione. 1024x576 dovrebbe partire da 1 e se usi 1080x720 parti da 2. Nota: Per maggior realismo servono valori di shift più bassi. Per un look più stilizzato prova valori più alti tra 3-9

  • Scheduler: La maggior parte dei miei esempi usa Uni_pc ma puoi ottenere risultati diversi con altri. È tutta questione di sperimentare. Ho notato che flowmatch_causvid funziona bene e aiuta con dettagli piccoli.

📌 Dettagli importanti per image-to-video:

  • 🔧 CGF deve essere impostato a 1 — valori superiori non daranno risultati accettabili.

  • 🔧 Shift - Per image-to-video ho trovato 2 il valore migliore ma puoi sperimentare.

  • Scheduler: La maggior parte dei miei esempi usa dmp++_sde/beta e sembra funzionare meglio ma puoi sperimentare.

  • Dopo i test, per avere più movimento e ridurre l'effetto slow motion, imposta frame count a 121 e fps a 24. Questo può aumentare la velocità del movimento fino al 50%.

📌Altri dettagli importanti:

  • La generazione video funziona con appena 6 passaggi, ma 8–10 passaggi danno la migliore qualità. Pochi passaggi sono ottimi per bozze veloci con grandi guadagni di velocità.

  • 🧩 Migliori risultati con il nodo personalizzato Kaji Wan Wrapper:
    https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper

  • 🧪 Testato anche con workflow WAN nativo, tempi di generazione un po’ più lunghi ma risultati simili al wrapper.

  • Non riaggiungere CausVid, AccVideo o MPS LoRA — sono già integrati nel modello e potrebbero causare risultati indesiderati.

  • 🎨 Puoi usare altre LoRA per ulteriori stili — sentiti libero di sperimentare.

  • 📽️ Tutti i video demo sono stati generati a 1024x576, 81 frame, usando solo questo modello — senza upscaling, interpolazione o LoRA extra.

  • 🖥️ Render effettuati su RTX 5090 — ogni video richiede circa 138 secondi con queste impostazioni.

  • 🧠 Se esaurisci la VRAM, abilita block swapping — inizia con 5 blocchi e regola.

  • 🚀 SageAttn abilitato, con un aumento di velocità fino al 30%. (Solo wrapper)

  • I workflow per ogni modello sono disponibili qui: QUI

  • 🚫 Non usare teacache — inutile a causa del basso numero di passaggi.

  • 🔍 Le funzioni “Enhance a video” e “SLGnon sono state testate — sentiti libero di sperimentare autonomamente. -- Edit. Ho testato "Enhance a video" e puoi ottenere risultati più vividi se attivato. Impostazioni tra 2-4. Prova! SLG poco testato.

  • 💬 Hai domande? Scrivi un messaggio o unisciti alla comunità:

    • 👉 Clicca qui per entrare nel Discord!

  • 📝 Vuoi prompt migliori? Tutti i miei esempi video sono stati creati usando questo GPT personalizzato:
    🎬 WAN Cinematic Video Prompt Generator
    Prova a chiedere di aggiungere dettagli visivi e cinematografici extra — fa davvero la differenza.


⚠️ Disclaimer:

  • I video generati con questo modello sono destinati a uso personale, educativo o sperimentale, a meno che non si sia completata una propria valutazione legale.

  • Questo modello è un merge di più fonti di ricerca e non è garantito libero da dati protetti da copyright o proprietari.

  • Sei l'unico responsabile per qualsiasi contenuto generato e per come viene usato.

  • Se usi i risultati commercialmente, assumi ogni responsabilità legale per violazioni di copyright, uso improprio o violazione di diritti di terzi.

In caso di dubbio, consulta un consulente legale qualificato prima di monetizzare o distribuire contenuti generati.


### 🧠 Altre varianti GGUF

- 🖼️ [FusionX Image-to-Video (GGUF)]

- 🎥 [FusionX Text-to-Video (GGUF)]

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

- 👻 [FusionX Phantom GGUF (per native)]


###🧠 Versioni fp16 disponibili qui:

-- 🖼️Modelli FusionX fp16



📌Confronti gguf!
Aggiungo lentamente a questa lista, ma qui puoi vedere come i modelli si confrontano con quello principale.

Text to video:

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🛠️Aggiornamento 8/6/2025 - Modello image to video pubblicato! Impostazioni usate nei video di esempio: Steps = 10 / cfg = 1 / shift = 2 / schedular = dmp++_sde presto pubblico un workflow.

🛠️Aggiornamento 7/6/2025 - Pubblicato modello i2v phantom che accetta fino a 4 immagini di riferimento e le combina in un video. Workflow in arrivo.

Phantom WF sarà caricato presto.

🛠️Aggiornamento 6/6/2025 - Aggiunto nuovo modello gguf! Se vuoi la massima qualità e hai abbastanza VRAM prendi il modello V1.0, altrimenti gguf è la seconda miglior scelta! Con gguf ci vuole più tempo per generare anche su RTX 5090.

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Dettagli del Modello

Tipo di modello

Checkpoint

Modello base

Wan Video 14B t2v

Versione del modello

FusionX_Text2Video

Hash del modello

f9dcda1af2

Discussione

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Immagini di Wan2.1_14B_FusionX - FusionX_Text2Video

Immagini con modello base