Wan 2.1 控制 LoRA：高效視頻生成

Wan 2.1 控制 LoRA 引入了一種輕量且高效的視頻生成方法，為傳統的 ControlNet 方法提供了替代方案。專為 Wan 2.1 模型設計，這些基於深度和瓦片的 LoRAs 允許用戶在不增加推理成本的情況下引導 Wan 2.1 視頻結構和細節。不同於 ControlNet，這通常資源密集且訓練複雜，這種控制 LoRA 無縫集成到 Wan 2.1 中，確保精確和優化的輸出，計算負擔極小。

如何使用 Wan 2.1 控制 LoRA 工作流程？

在使用 Wan 2.1 的深度和瓦片 LoRAs 時，Wan 2.1 工作流程中的節點被組織得非常清晰。

1. Wan 2.1 深度 Controlnet 視頻組
2. 升級 - 瓦片 Controlnet 組

取消靜音你想使用的組，然後上傳你想要的視頻。 輸入你的正面文本，如果需要，調整 Wan 2.1 視頻設置，如持續時間和解析度。

所有渲染的 Wan 2.1 控制 LoRA 視頻將保存在 ComfyUI 的輸出文件夾中。

1 - 深度控制 LoRA 視頻組

這個深度控制 LoRA 組用於從視頻片段中提取深度信息，以增強 Wan 2.1 視頻生成。它提供了一個更具結構性和深度感知的替代方案，幫助你創建更連貫和視覺一致的 Wan 2.1 輸出。

如果靜音了，請取消靜音。

要使用它，請上傳一個視頻，並根據硬件限制和項目需求調整分辨率和長度。更高的分辨率可以捕捉更多的深度細節，但可能會增加處理時間和 VRAM 使用。較短的片段將運行得更快。測試不同的設置以找到質量和性能之間的最佳平衡，適合你的 Wan 2.1 工作流程。

2 - 升級 - 瓦片控制 LoRA 組

這是你的瓦片 LoRA 使用組，旨在在保留細節和一致性的同時升級視頻。通過利用 Wan 2.1 的瓦片控制 LoRA 方法，你可以高效地增強視頻分辨率，而不會顯著損失性能。確保你的輸入視頻在 1K 分辨率以下，因為工作流程支持升級至 1.5K。然而，特別是在處理較長視頻或使用 VRAM 限制的 GPU 時，要小心潛在的內存不足崩潰。根據需要調整設置，以在質量和系統性能之間取得最佳平衡。

如果靜音了，請取消靜音。

上傳你的視頻以使用瓦片控制 LoRA 進行升級，這能在提升分辨率的同時，保持 Wan 2.1 輸出的視覺一致性和細節。輸入視頻應在 1K 分辨率以下，因為工作流程允許升級至 1.5K。然而，特別是在處理較長視頻或 VRAM 有限的情況下，要注意潛在的內存不足崩潰。根據需要調整設置，以在質量和性能之間取得最佳平衡，獲得 Wan 2.1 的最佳結果。

模型下載連結

Wan 2.1 的控制 LoRA 模型在工作流程的啟動機器上可用，但如果需要，這裡有離線使用的必要連結：

請允許自動下載在您機器的臨時存儲中完成，時間大約為 3-5 分鐘。

Wan 2.1 控制 LoRA 的優勢

使用 Wan 2.1 控制 LoRA，用戶可以在保持高效和精簡工作流程的同時，增強視頻的一致性和結構。這些專業的 LoRAs 輕量化特性，使其成為 AI 驅動動畫、Wan 2.1 的電影視頻項目和創意實驗的理想選擇，而不具備傳統控制系統的缺點。通過利用控制 LoRAs，創作者可以在保持處理時間低和確保高質量結果的同時，對他們的 Wan 2.1 視頻輸出實現更大的控制。