jude1903/jun3womanwan21-lora

Instalación y generación de vídeo con Diffusers:

pip install -U diffusers transformers accelerate

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

# Cambia a "mps" para dispositivos Apple compatibles
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda"
)
pipe.load_lora_weights("jude1903/jun3womanwan21-lora")

prompt = "jun3woman"
output = pipe(prompt=prompt).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4")

La ficha también incluye este ejemplo alternativo para cargar un archivo de pesos concreto:

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
    'Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers',
    torch_dtype=torch.bfloat16
).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights(
    'jude1903/jun3womanwan21-lora',
    weight_name='jun3womanwan21_000002250.safetensors'
)
image = pipeline('jun3woman').images[0]
image.save("my_image.png")

Este segundo ejemplo parece inconsistente con la tarea de texto a vídeo declarada por el modelo, por lo que conviene priorizar el primero.