1. Wan от Alibaba
https://huggingface.co/collections/Wan-AI/wan22
VACE модели:
https://github.com/ali-vilab/VACE
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-1.3B
2. LTX-2.3 - делает локальную генерацию грейт агейн. Подходят лоры от 2.0
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3
3. Hunyuan от Tencent
https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
4. Ovi
https://huggingface.co/chetwinlow1/Ovi
5. Starflow
https://huggingface.co/apple/starflow
6. MAGI-1 от Sand AI
https://sand.ai/magi
https://github.com/SandAI-org/MAGI-1
7. LongCat-Video
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
8. MOVA
https://github.com/OpenMOSS/MOVA
Локальный UI
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
Установка локальных моделей
Wan 2.2: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan22/
Wan 2.1: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan/
Hunyuan Video (осторожно, ссылки в туторе на предыдущую модель): https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hunyuan_video/
Гайд для использования Wan 2.2
https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/EpGBa2Lm8aZxe5myC99MelA2WgN7R35y
Альтернативные ноды ComfyUI
Hunyuan Video: https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper
Wan: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper
Где брать готовые LoRA
https://civitai.com/models
Обучение LoRA
https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe
Терминология моделей
prune — удаляем ненужные веса, уменьшаем размер
distill — берем модель побольше, обучаем на ее результатах модель поменьше, итоговый размер меньше
quant — уменьшаем точность весов, уменьшаем размер
scale — квантуем чуть толще, чем обычный fp8, чтобы качество было чуть лучше, уменьшение чуть меньше, чем у обычного квантования, но качество лучше
merge — смешиваем несколько моделей или лор в одну, как краски на палитре.
lightning/fast/turbo — а вот это уже просто название конкретных лор или моделей, которые обучены генерировать видео на малом количестве шагов, они от разных авторов и называться могут как угодно, хоть sonic, хоть sapogi skorohody, главное, что они позволяют не за 20 шагов генерить, а за 2-3-4-6-8.
Предыдущий тред
>>1488357 (OP)
Технически она, скорее всего, не сдистилированна даже, а просто обучена на меньшем количестве шагов.
Но они вообще гении нейминга — дистил-лора им нужна для апскейла при использовании дев-модели, как надо, блядь, догадаться до такой хуйни, все же путаются.