UltraSharpCC - Wan T2V 14b v2.0

🧬 UltraSharpCC – バイラルスタイルのシャープネス＆カラーコレクションLoRA

モデル：Wan T2V 14B
対応：VACE（Kijaiバージョン）– Image2Video、First Frame to Video、Mask to Video (Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy at main) + (Wan2_1-VACE_module_14B_fp8_e4m3fn.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy at main)

I2Vで使いたい場合は、Wan T2VとKijaiが抽出したVACEモジュールを併用できます。

ワークフロー Wan T2V 14b + VACEモジュール

最適化対象： CausVidとの使用（8〜10ステップの高速生成）（Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32_v2.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy at main）

またはLightx2v（LCMを用いた4〜10ステップの高速生成）（Wan21_T2V_14B_lightx2v_cfg_step_distill_lora_rank32.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy at main）

UltraSharpCCはWan T2V 14Bを使用した動画生成向けの視覚強化LoRAです。TikTokで広まったバイラルビデオの外観を模倣し、シャープネス、高ダイナミックレンジの輝き、大胆なカラーグレーディング（Topazフィルターやフェイク4Kの美学を想起させる）を通じて映像の品質を向上させます。

このLoRAはオリジナルの芸術スタイルを変えずに、鮮明さ、コントラスト、表面ディテールを強化し、通常の画像や動画のプロンプトをシネマティッククリップのように劇的にアップスケールした外観に変えます。

以下のモードでVACEシステムと完全に互換性があります：

• Image2Video

• First Frame to Video

• Mask to Video

また、CausVidともシームレスに動作し、わずか8〜10ステップで超高速の動画生成を可能にし、高速かつ効率を重視するワークフローに最適です。

🧪 トレーニング詳細：

V1

• フレームワーク： Diffusion Pipe

• エポック数： 26

• バッチサイズ： 1

• ランク: 64

• オプティマイザー： automagic

• 解像度：
  – 動画：512px
  – 画像：1024px

• データセット：
  – 99本のショート動画
  – 100枚の高解像度画像

• キャプション： カスタムLLM（gemma3:12b）で視覚品質に焦点を当てて生成（以下参照）。

V2

• フレームワーク： Diffusion Pipe

• エポック数： 76

• バッチサイズ： 4

• ランク: 64

• オプティマイザー： automagic

• 解像度：
  – 動画：[512, 288]

• データセット：
  – 99本のショート動画

• キャプション： カスタムLLM（gemma3:12b）で視覚品質に焦点を当てて生成（以下参照）。

💬 キャプション用プロンプトテンプレート（LLM対応）：

この動画フレームシーケンスの内容を分析し、以下を含む一段落の説明を返してください：sh4rpn3ssで始まり、映像に適用された視覚品質強化（例：シャープネス増加、4k、8k、HDRの輝き、鮮明な輪郭）について詳細な説明、そして存在すれば主要キャラクターの外見や映像のスタイル（例：アニメ、カートゥーン、CGI、実写）に焦点を当てた説明。説明は簡潔で、強化効果と芸術的スタイルの両方を捉えたものにしてください。書式やメタデータ、コメントは含めず、sh4rpn3ssで始まる一段落のみを出力してください。

このプロンプトはGemini、GPT、Mistral、QwenなどのLLMで使用でき、独自データセットのキャプション生成や生成動画の一貫した高品質な説明に利用できます。

✅ 使用のヒント：

• プロンプトにキーワードsh4rpn3ssを追加してLoRA効果を有効化

• ポートレート、スタイライズされたキャラクター、シネマティックライティングで特に効果的

• バイラルショート動画、AI生成のライブ壁紙、動きの強調されたアートワークに最適

• 高速レンダリング（8〜10ステップ）で高い視覚忠実度を持つCausVidとの併用推奨