비디오 LoRA

LoRA는 얼어붙은 Wan DiT 무게 (ΔW ≈ BA) 에 낮은 랭크의 델타입니다. Wan2.2 MoE에서는 거의 항상 일치하는 쌍이 필요합니다. 고 노이즈 LoRA + 낮은 노이즈 LoRA. Animate는 자체 경고를 가지고 있습니다. T2V LoRAs를 쌓지 마십시오.

LoRADiffSynthMoE pair
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냉동 Wan 무게, LoRA 어댑터, 높은 소음과 낮은 소음 쌍, 샘플
MoE LoRA는 2개의 파일, 전문가마다 하나, 단 하나의 SD 스타일의.safetsensors가 아닙니다.

교육이 실제로 존재하는 곳

핵심 Wan2.2 레포는 추론-첫입니다. LoRA 훈련은 README 자체 목록의 커뮤니티 스택에서 문서화됩니다: DiffSynth-Studio (LoRA + 전체 피닛 + FP8 + 오프로드), Musubi Tuner, 그리고 ComfyUI 호환 Adapters를 수출하는 WanVideoWrapper 지향 트레이너.

MoE 조화를

  • 고음과 저음 전문가에 맞춘 두 개의 어댑터를 열거나 다운로드하십시오.
  • 전문가에게 있는 SNR 영역에만 각각을 적용하거나 스위치에 품질이 떨어집니다.
  • 랭크 및 α 컨벤션은 트레이너 (DiffSynth vs Musubi) 를 따르며 롯더를 맹목적으로 섞지 않는다.

Animate 예외

Wan-Animate는 교체 모드 (--use_relighting_lora) 에 대한 재방사 LoRA를 선보인다. README는 Wan2.2 T2V/I2V에 훈련된 LoRA 모델을 사용하지 않는 것을 명시적으로 권장합니다. 왜냐하면 해당 델타는 애니메이션 헤드와 훈련되지 않았기 때문입니다.

자주 묻는 질문

알리바바 공식적인 존재가 있나요? LoRA 트레이너 Wan2.2?
generate.py의 주요 경로에서 아닙니다. DiffSynth-Studio 또는 다른 목록 커뮤니티 트레이너를 사용하십시오.
FP8 + LoRA?
DiffSynth에서 예. 가능한 한 더 높은 정확도로 LoRA를 합쳐서 양자화하십시오.

1차 출처

Wan-Video/Wan2.2 README 기준 확인 · 2026년 8월 28일

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