WAN2.1 参数扫描
近期对某机构的WAN2.1文本转视频模型进行了探索。与大多数图像和视频生成模型一样，WAN模型拥有许多输入参数，每个参数都可能对生成输出的质量产生深远影响。
调整这些神秘的输入参数会发生什么？让我们一探究竟。
实验设计
实验旨在观察引导系数和偏移输入参数如何影响输出。实验使用了WAN2.1 14b文本转视频模型，分辨率为720p。
为此，进行了一项“参数扫描”实验，系统地测试不同输入值的组合，以理解它们对输出的影响。为每一对引导系数和偏移值的组合生成了视频，同时保持所有其他参数不变。
在所有生成的视频中，以下输入参数保持一致：
- 提示词: “夜晚，一位微笑的女子在伦敦行走”
- 随机种子: 42
- 帧数: 81
- 采样步数: 30
然后仅调整以下两个输入参数，对一系列数值进行测试：
- 引导系数: 从 0 到 10
- 偏移值: 从 1 到 9
如果想自行运行类似实验，已将用于生成这些参数扫描的代码分享在GitHub上。
什么是引导系数？
可以将引导系数理解为“创造力与服从性”的调节旋钮。
- 当
guide_scale=0时，模型会忽略你的提示词。 - 随着数值增加，模型会更努力地匹配你的提示词。
- 较低的值: 赋予模型更多创作自由。
- 较高的值: 导致对提示词更字面的解读。
下图展示了将其从0调整到10时的变化：
什么是偏移值？
偏移值控制模型在去噪过程中的推进方式，影响视频中的运动和时间流动。它基本上控制着生成视频的“时间流”。
- 较低的值: 运动更平滑、更可预测。
- 较高的值: 运动更具动态感，但有时会显得混乱。
下图展示了将偏移值从1调整到9时的变化：
实验观察
关于引导系数：
guide_scale=0: 输出非常奇特但有趣。有创意，但与提示词几乎无关。guide_scale=1-2: 出现奇怪的伪影，尤其是在女子嘴部周围。guide_scale=3-7: :backhand_index_pointing_left: 最佳范围。看起来自然，问题最少。guide_scale=8+: 可怕的“AI感”开始显现——那种过度处理、发亮的皮肤，明显是AI制作的痕迹。
建议：寻求奇特创意效果时使用0，追求逼真结果时使用3-7，除非想要那种AI光泽感，否则避免使用8及以上。
关于偏移值（均在 guide_scale=5 条件下测试）：
shift=1: 产生酷炫的“滑动变焦效果”，背景扭曲但人物看起来真实。shift=3-6: 显示不同的女性（不同肤色，均为深色头发）位于画面左侧，视角更为广阔。shift=7-9: 持续显示一位金发女性位于画面右侧，这些数值下的结果出奇地相似。
总体而言，较高的偏移值往往看起来效果更好，但其差异比引导系数的变化更为微妙。
为何这很重要
正确设置这些参数，是区分业余水平视频与近乎专业水准视频的关键。
大多数人只是使用默认参数，但了解如何调整这些参数可以让你对输出结果有更强的控制力。
现在，你不再需要猜测了。
是否有其他想了解的参数？请告诉我们！
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