Mademon/pixsd_wan-lora

Mademon

Texto a video

Adaptador LoRA para el modelo base Wan2.2-T2V-A14B, orientado a la generación de vídeo a partir de descripciones de texto. Fue entrenado con AI Toolkit de Ostris y distribuye sus pesos en formato Safetensors.

Como usar

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
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "ai-toolkit/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers-bf16",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda"
)
pipe.load_lora_weights("Mademon/pixsd_wan-lora")

prompt = "A man with short gray hair plays a red electric guitar."
output = pipe(prompt=prompt).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4")

La página también proporciona este ejemplo para cargar el archivo de pesos de bajo ruido:
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
    'ai-toolkit/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers-bf16',
    torch_dtype=torch.bfloat16
).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights(
    'Mademon/pixsd_wan-lora',
    weight_name='pixsd_wan_low_noise.safetensors'
)
image = pipeline('a beautiful landscape').images[0]
image.save("my_image.png")

Funcionalidades

Generación de vídeo a partir de texto mediante Diffusers
Adaptador LoRA basado en ai-toolkit/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers-bf16
Pesos disponibles en formato Safetensors
Compatible con ComfyUI, AUTOMATIC1111, SD.Next, Invoke AI y Diffusers
No requiere palabras de activación específicas
Licencia CreativeML Open RAIL-M

Casos de uso

Crear clips de vídeo a partir de indicaciones textuales
Aplicar el estilo o ajuste aprendido por el LoRA a Wan2.2-T2V-A14B
Integrar generación visual basada en prompts en flujos locales de Diffusers o ComfyUI
Experimentar con ponderación, combinación y fusión de adaptadores LoRA