RTX 5090 × MiniMax H3 Refモデルを検証。5秒1280P動画が約12秒、品質もかなり良い

RTX 5090 × MiniMax H3 Refモデルを検証。5秒1280P動画が約12秒、品質もかなり良い

最近Refモデルをいろいろ触ってるんだけど、思ったよりかなり使いやすい。 RTX 5090で、加速なし・20step、1280×736で5秒の動画を生成すると、だいたい12秒くらい。この速度なら、プロンプトをちょっと変えながら何回も試すのもそこまで苦じゃない。 個人的には、今のところRefモデルのほうが好きかも。 一番大きいのは、普通のモデルよりプロンプトに対する柔軟性が高い感じがするところ。「あ、そこまで細かく書かなくても意図を拾ってくれるんだ」みたいな場面が結構ある。 あと動画生成でありがちな「同じプロンプトなのに、当たりが出るまで何回も回す」みたいなガチャ感も少なめな印象。 もちろん完全になくなるわけじゃないけど、1回目からそれなりに使える結果が出る確率が高い気がする。その分、最終的な品質も安定して見える。 最近はプロンプト自体も全部手で考えるんじゃなくて、まずAIに「プロンプトを生成させるための指示文」を渡して、そこから動画用プロンプトを作らせてる。 直接プロンプトを書くというより、「どういうルールでプロンプトを書かせるか」を先に作る感じ。 このやり方にしてから、複雑なシーンでもかなり整理しやすくなった。 自分が使っているプロンプト生成用の指示文はここに置いてます👇https://docs.google.com/document/d/1mdHgmhqtl2nwzj6_rk6SoEZHaU4Q_VAseJGyAPkP8xI/edit?usp=sharing まだいろいろ試してる途中だけど、今のところ「生成速度」「プロンプトへの追従性」「ガチャの少なさ」このあたりのバランスはRefモデルがかなり良い感じ。 Workflow: https://drive.google.com/file/d/10xTMGskBrl4ph-lmeCgIvMCmEWCJ4zBj/view?usp=sharing https://drive.google.com/file/d/1YYtNZ8HNmcKlZdt41NrByVzoxpnUXibU/view?usp=sharing

comfyui MiniMax H3 画像生成動画
RTX5090でWAN2.2最新画像生成動画モデルをテスト – 効果と安定性が大幅向上

RTX5090でWAN2.2最新画像生成動画モデルをテスト – 効果と安定性が大幅向上

RTX5090を使ってWAN2.2の最新画像生成動画モデルを試用してみました。以前のバージョンと比べて安定性が大幅に向上していることを実感できました。 1. ComfyUIのアップグレード まず、ComfyUIを最新版にアップグレードする必要があります。 仮想環境の有効化 bash conda activate comfyui ディレクトリに移動してアップデート bash cd <ComfyUI-installation-path>git pullpip install -r requirements.txtpython main.py 2. ワークフローのダウンロード...

ai comfyui wan2.2 画像生成動画
RTX5090でオープンソース無料動画生成モデル 「Wanvace」完全ガイド

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Wanvaceとは何か Wanvaceは14BパラメータのオープンソースモデルでHD動画生成を行い、開始フレームと終了フレームから動画を生成する技術として設計されている。VACEという名称は「Video Auto Creative Engine」の略称と推測され、その名の通り動画制作における自動化と創造性を両立させた画期的なシステムである。 関連リンク Wanvace 必要モデルファイル 拡散モデル VAE テキストエンコーダー 以下のモデルから一つを選択してください: fp16またはfp8から選択できます。私はkijaiのラッパーとの互換性に合わせてfp16を使用しました。 ファイル保存場所 WanVACEワークフロー このワークフローは少し処理が遅いですが、いくつかテストした結果、この効果が最も安定しています。 今回のComfyUIワークフローは、記事末尾のGoogleドライブからダウンロードできます。 wanvace_i2v-rtx5090.json

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