UltraSharpCC - Wan T2V 14b v2.0

🧬 UltraSharpCC – Nitidez e Correção de Cor Estilo Viral LoRA

Modelo: Wan T2V 14B
Compatibilidade: VACE (Versão Kijai) – Image2Video, First Frame to Video, Mask to Video (Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy em main) + (Wan2_1-VACE_module_14B_fp8_e4m3fn.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy em main)

Se desejar usar com I2V, você pode usar o Wan T2V + o módulo VACE extraído por Kijai.

Fluxo de trabalho Wan T2V 14b + Módulo VACE

Otimizado para: Uso com CausVid (geração rápida de 8 a 10 passos)(Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32_v2.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy em main)

ou Lightx2v (geração rápida de 4 a 10 passos usando LCM) (Wan21_T2V_14B_lightx2v_cfg_step_distill_lora_rank32.safetensors · Kijai/WanVideo_comfy em main)

UltraSharpCC é uma LoRA de aprimoramento visual projetada para geração de vídeos usando Wan T2V 14B. Ela simula o visual de vídeos virais popularizados pelo TikTok, onde a qualidade percebida da imagem é aumentada por meio de nitidez, brilho de alto alcance dinâmico (HDR) e gradação de cores ousada — frequentemente lembrando filtros Topaz e estética falsa 4K.

Esta LoRA melhora clareza, contraste e detalhes de superfície sem alterar o estilo artístico original, tornando-a ideal para transformar prompts de imagens ou vídeos regulares em clipes cinematográficos com aparência dramaticamente melhorada.

É totalmente compatível com o sistema VACE, especialmente nos seguintes modos:

• Image2Video

• First Frame to Video

• Mask to Video

UltraSharpCC também funciona perfeitamente com CausVid, permitindo geração ultra-rápida de vídeos em apenas 8 a 10 passos com perda mínima de qualidade, ideal para fluxos de trabalho que priorizam velocidade e eficiência.

🧪 Detalhes de Treinamento:

V1

• Framework: Diffusion Pipe

• Épocas: 26

• Tamanho do lote: 1

• Rank: 64

• Otimizador: automagic

• Resolução:
  – Vídeos em 512px
  – Imagens em 1024px

• Conjunto de dados:
  – 99 vídeos curtos
  – 100 imagens em alta resolução

• Legendas: Geradas usando um LLM personalizado (gemma3:12b) focado na qualidade visual (veja abaixo).

V2

• Framework: Diffusion Pipe

• Épocas: 76

• Tamanho do lote: 4

• Rank: 64

• Otimizador: automagic

• Resolução:
  – Vídeos em [512, 288]

• Conjunto de dados:
  – 99 vídeos curtos

• Legendas: Geradas usando um LLM personalizado (gemma3:12b) focado na qualidade visual (veja abaixo).

💬 Modelo de Prompt Usado para Legendas (compatível com LLM):

Analise o conteúdo desta sequência de quadros de vídeo e retorne uma descrição em um único parágrafo que inclua o seguinte: sh4rpn3ss seguido por uma explicação detalhada das melhorias de qualidade visual aplicadas ao vídeo (ex.: aumento da nitidez, 4k, 8k, brilho HDR, contornos nítidos), e uma descrição focada do personagem principal (se presente), incluindo sua aparência e o estilo visual do vídeo (ex.: anime, desenho animado, CGI, live-action). A descrição deve ser concisa e capturar tanto os efeitos de melhoria quanto o estilo artístico. Não inclua formatação, metadados ou comentários — apenas produza um parágrafo único começando com sh4rpn3ss.

Você pode usar este prompt com qualquer LLM (como Gemini, GPT, Mistral ou Qwen) para gerar legendas para seu próprio conjunto de dados ou para descrever vídeos gerados de forma consistente e focada na qualidade.

✅ Dicas de Uso:

• Adicione a palavra-chave sh4rpn3ss ao seu prompt para ativar os efeitos da LoRA

• Funciona melhor com retratos, personagens estilizados e iluminação cinematográfica

• Ideal para vídeos curtos virais, papéis de parede animados gerados por IA e obras de arte com movimento aprimorado

• Combine com CausVid para renderização em alta velocidade (8 a 10 passos) com fidelidade visual impressionante