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Heartmorph: Guia WAN2 T2V LoRA em formato de coração

LoRA para Wan2.2 T2V 14B que renderiza transformações cinematográficas onde dois elementos formam um coração por meio de dinâmica de fluidos.

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Heartmorph: Guia WAN2 T2V LoRA em formato de coração

O Heartmorph LoRA para Wan2.2 T2V 14B transforma a dinâmica de fluidos em uma metáfora visual. Dois elementos separados – creme no café, tinta no papel, gelo derretendo na ardósia, cordas em uma doca ou trilhas de motocicleta na lama – convergem simetricamente para formar um coração, renderizado com ângulos de câmera aéreos cinematográficos.

O que o modelo faz

Heartmorph é um LoRA de texto para vídeo treinado em Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B, um modelo de difusão de 14 bilhões de parâmetros. Em vez de alterar o estilo ou a qualidade geral, orienta a geração para um motivo de transformação específico: o encontro de dois fluxos opostos que se transformam num coração. A ênfase está no movimento fluido e orgânico - ondulando, inchando, ondulando - capturado a partir de uma perspectiva aérea fixa ou que se retrai lentamente.

O cartão de modelo inclui cinco prompts de exemplo, cada um descrevendo um par de elementos convergentes:

  1. Creme no café – duas correntes derramadas de lados opostos, girando em direção ao centro-fundo para formar um coração.
  2. Motocicletas na lama: dois pilotos desenhando arcos em um campo, suas pegadas convergindo em um enorme formato de coração.
  3. Cordas em uma doca — duas cordas enroladas desenrolando-se e encontrando-se no centro, com as pontas enroladas em lóbulos do coração.
  4. Gelo derretendo na ardósia — dois cubos de gelo derretendo, seus riachos de água serpenteando pela ardósia escura para se encontrarem em um coração.
  5. Tinta sobre papel de arroz — duas gotas de tinta preta sangrando simetricamente através das fibras do papel para formar um coração.

Palavras de gatilho e avisos

A frase de gatilho é simplesmente "Heartmorph". Para obter melhores resultados, inicie seu prompt com esta palavra, seguida de uma descrição dos dois elementos que irão convergir. Cada exemplo de prompt no cartão é altamente detalhado – especificando o ângulo da câmera (sobrecarga, drone aéreo, macro extremo), os materiais envolvidos e o momento de convergência. Esse nível de detalhe ajuda o modelo a posicionar com precisão a formação do coração.

As instruções também enfatizam que a câmera permanece praticamente estacionária, observando o desenrolar da transformação em vez de cortar ou fazer panorâmica. Essa restrição é o que confere aos resultados sua qualidade hipnótica e meditativa.

Como usar no ComfyUI

Para usar Heartmorph no ComfyUI:

  1. Baixe [WAN2.2]Heartmorph-Redmond_high_noise.safetensors e coloque-o em ComfyUI/models/loras/.
  2. Certifique-se de que seu ambiente esteja configurado para executar modelos Wan.
  3. Em seu fluxo de trabalho, carregue seu modelo Wan básico.
  4. Adicione um nó Load LoRA e conecte a saída do modelo base ao seu model entrada.
  5. Selecione o arquivo Safetensors Heartmorph no nó Load LoRA.
  6. Conecte o MODEL saída do nó LoRA para o seu KSampler.
  7. Definir strength_model entre 0,8 e 1,0 para começar; ajuste a gosto.

O modelo é carregado como um LoRA de alto ruído, o que significa que tem o maior efeito nas primeiras etapas de remoção de ruído. Isso o torna adequado para controlar a composição geral, em vez de detalhes finos.

Configurações recomendadas

Não há recomendações publicadas de resolução, escala CFG ou contagem de passos além da faixa de força LoRA. Como o modelo opera na base Wan2.2 14B – que suporta geração de 1280x720 a 16 fps para sequências de vídeo curtas – combinar esses padrões e definir CFG em torno de 5-7 normalmente produz resultados estáveis. A variável chave é a força LoRA, que controla a intensidade com que o motivo da transformação do coração aparece.

Licença

Heartmorph é lançado sob CC0-1.0 (Creative Commons Zero), colocando-o em domínio público. Ele pode ser usado gratuitamente para projetos comerciais e não comerciais sem atribuição, embora seja apreciado o crédito ao criador e ao reDMOND Ai.

Fontes