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Wan 2.2 LoRA: Transforme Imagens em Efeitos de Partículas

LoRA para Wan 2.2 I2V que cria efeitos dramáticos de desintegração em partículas a partir de imagens estáticas usando a palavra-gatilho 'Disintegration'.

2 sources cited Training LoRAs

Wan 2.2 LoRA: Transforme Imagens em Efeitos de Partículas

TL;DR

  • LoRA para Wan 2.2 I2V que desintegra imagens estáticas em efeitos de partículas/poeira
  • Palavra-gatilho: Disintegration — basta adicioná-la ao seu prompt
  • Duas variantes (low-noise + high-noise), licença CC0, ~73 MB cada
  • Funciona no ComfyUI com intensidade 0,8–1,0

O Que Este Modelo Faz

O LoRA Disintegration Redmond adiciona um efeito especializado de desintegração à geração de Imagem-para-Vídeo do Wan 2.2. Forneça uma imagem estática e um prompt contendo a palavra "Disintegration", e ele anima o sujeito se fragmentando em partículas, poeira ou energia que se dissolvem no ar. O efeito é adequado para transformações mágicas, sequências de teletransporte de ficção científica, desaparecimentos sobrenaturais e transições dramáticas de cena.

O LoRA foi treinado no modelo base Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B (14B de parâmetros) e lançado sob a licença CC0-1.0, o que significa que você pode usá-lo comercialmente sem atribuição. A Redmond AI patrocinou o poder de computação do treinamento.

Palavra-Gatilho e Uso

Palavra-gatilho: Disintegration

Inclua esta palavra exata no seu prompt ao descrever a cena. O modelo a reconhece e aplica a animação de desintegração à sua imagem de entrada.

Prompts de exemplo do cartão do modelo:

  • Disintegration
  • Disintegration
  • Disintegration

(Mantenha os prompts simples; a palavra-gatilho faz o trabalho pesado.)

Arquivos e Instalação

Dois arquivos SafeTensor são fornecidos:

  • [Wan2.2]Disintegration_Redmond_low_noise.safetensors
  • [Wan2.2]Disintegration_Redmond_high_noise.safetensors

Cada um tem ~73 MB. Baixe ambos e coloque-os em:

ComfyUI/models/loras/

Fluxo de Trabalho no ComfyUI

  1. Carregue seu modelo base Wan I2V (Wan2.2-I2V-A14B)
  2. Adicione um nó Load LoRA após o carregador do modelo
  3. Conecte a saída do carregador do modelo à entrada model do Load LoRA
  4. Selecione ambos os arquivos LoRA no nó Load LoRA
  5. Conecte a saída MODEL do Load LoRA ao seu KSampler
  6. Defina strength_model para 0,8–1,0 (comece em 1,0, reduza se surgirem artefatos)

Configurações Recomendadas

Configuração | Valor

|---|---

Modelo Base | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B Intensidade do LoRA | 0,8–1,0 Palavra-Gatilho | Disintegration Pipeline | diffusers / ComfyUI Licença | CC0-1.0

Erros Comuns e Correções

Erro | Causa | Correção | Fonte

|---|---|---|---

Sem efeito de desintegração | Palavra-gatilho ausente ou com erro de digitação | Garanta que Disintegration apareça exatamente no prompt | Cartão do modelo Artefatos / vídeo superprocessado | Intensidade do LoRA muito alta | Reduza strength_model para 0,8–0,9 | Cartão do modelo Modelo não carrega | Modelo base incorreto | Use Wan2.2-I2V-A14B, não T2V ou outras variantes | Cartão do modelo Apenas um LoRA aplicado | Apenas um arquivo selecionado | Selecione ambos low_noise e high_noise no Load LoRA | Cartão do modelo

Perguntas Frequentes

P: Isso funciona com Wan T2V (Texto-para-Vídeo)? R: Não. Este LoRA foi treinado especificamente para Wan 2.2 I2V (Imagem-para-Vídeo). Ele espera uma imagem de entrada.

P: Posso usar apenas um dos dois arquivos LoRA? R: O cartão do modelo instrui a usar low_noise e high_noise juntos para o efeito pretendido.

P: Isso é gratuito para uso comercial? R: Sim, a licença CC0-1.0 permite uso comercial sem atribuição.

P: Que resolução / proporções de aspecto funcionam melhor? R: O cartão do modelo mostra exemplos de saída em 1168×776 e 664×1000. O Wan 2.2 I2V suporta nativamente várias resoluções; comece com os tamanhos recomendados do modelo base.

Fontes

  • Cartão do modelo HuggingFace: https://huggingface.co/artificialguybr/Disintegration-Redmond-WAN2-I2V-14B
  • Página do modelo na Civitai: https://civitai.com/models/2187983
  • Modelo base: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
  • ComfyUI: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI