• 训练高效:仅需训练基线模型1%参数,显著降低资源消耗。
• 身份保持:实现顶级的人脸相似度和视频自然度,超越多种全参数训练方案。
• 灵活集成:无缝嵌入文本到视频(T2V)模型,支持姿态控制、视频风格化、换脸等多样任务。
• 兼容拓展:支持社区LoRA模型,方便进行风格迁移和多样化视频生成。
• 开源资源:已发布Wan2.1-14B-T2V适配权重与推理代码,开放训练数据及代码计划中。
• 实用示例:文本驱动身份保持视频生成,非人类角色呈现,吉卜力风格视频及换脸演示均可实现。
• 易用快速:提供自动下载权重脚本,支持高分辨率正脸图片输入,提示词中可中英文混用,生成近景视频效果最佳。
探索视频生成的新维度,Stand-In以极简成本实现高保真身份控制,助力多样化创作与研究。
• 基于 LoRA-MoE 技术,融合多样特效,显著降低任务间干扰,支持多效果联合训练
• 引入 Spatial-Aware Prompt,将空间掩码信息整合进文本token,实现精准特效空间定位
• 独立信息流模块保障各特效信号隔离,避免特效混叠,提升复合效果质量
• 搭建全新 Omni-VFX 数据集,结合图像编辑与 FLF2V 合成,支撑高质量VFX训练与评估
• 支持单一及多重特效生成,涵盖“熔化”、“悬浮”、“爆炸”、“动漫风格”、“冬季场景切换”等多场景
• 开源代码+模型+数据集一体化释放,提供详尽安装与使用脚本,便于社区快速上手与创新
• 精准空间控制与多样化特效生成,推动影视后期与视频制作效率与表现力跃升
Omni-Effects以创新架构突破视觉特效生成瓶颈,赋能创作者空间维度的自由表达,开启视频特效自动化新时代。