TTfire/my_first_lora_v5-lora

TTfire

Texto a video

Adaptador LoRA para el modelo base Wan2.2-T2V-A14B, entrenado con AI Toolkit de Ostris. Utiliza la palabra de activación «Ronova» y distribuye sus pesos en formato Safetensors.

Como usar

Instala las dependencias:
pip install -U diffusers transformers accelerate

Generación de vídeo con Diffusers:
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

# Usa "mps" en dispositivos Apple
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "ai-toolkit/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers-bf16",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda"
)
pipe.load_lora_weights("TTfire/my_first_lora_v5-lora")

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

La ficha también proporciona este ejemplo para cargar un archivo de pesos concreto y generar una imagen:
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(
    "TTfire/my_first_lora_v5-lora",
    weight_name="my_first_lora_v5_low_noise.safetensors"
)
image = pipeline("Ronova").images[0]
image.save("my_image.png")

Funcionalidades

Adaptador LoRA basado en ai-toolkit/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers-bf16.
Compatible con la biblioteca Diffusers.
Palabra de activación: «Ronova».
Pesos disponibles en formato Safetensors.
Compatible con flujos locales como ComfyUI, AUTOMATIC1111, SD.Next e Invoke AI.
Licencia CreativeML Open RAIL-M.
No está desplegado actualmente mediante proveedores de inferencia.

Casos de uso

Generar vídeo condicionado por texto mediante el modelo base Wan2.2-T2V-A14B.
Generar contenido visual asociado al concepto aprendido «Ronova».
Integrar los pesos LoRA en flujos locales basados en Diffusers o interfaces compatibles con Safetensors.