visionmaster2/my_first_lora_v1-lora

Instala las dependencias y carga el adaptador LoRA sobre el modelo base para generar un vídeo:

pip install -U diffusers transformers accelerate

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

# Usa "mps" en dispositivos Apple compatibles
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "ai-toolkit/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers-bf16",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda"
)
pipe.load_lora_weights("visionmaster2/my_first_lora_v1-lora")

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

La página también proporciona este ejemplo para cargar un archivo de pesos concreto y producir 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(
    "visionmaster2/my_first_lora_v1-lora",
    weight_name="my_first_lora_v1_low_noise.safetensors"
)

image = pipeline("CosmikR").images[0]
image.save("my_image.png")