Wan14BT2V_FastMasterModel

如果你正在寻找一个能够在保证高质量输出的同时，大幅缩短推理步数的文本到视频（T2V）模型，那么 Wan14BT2V_FastMasterModel 值得你关注。

该模型基于广受好评的 WAN 2.1 T2V 模型进行深度优化，通过融合多个开源组件和定制化 LoRA 模块，显著提升了动作的真实感、时间连贯性以及画面细节表现力。更重要的是，它仅需 8-10个推理步骤 即可生成高质量视频，效率远超同类模型。

模型构成一览

Wan14BT2V_FastMasterModel 是一个经过精心设计的混合模型，集成了多个优秀开源项目的长处：

• AccVideo：提升视频的时间一致性与运动自然度
• MoviiGen1.1：增强人物动作表现力和场景动态变化
• CausVid：强化因果逻辑下的视频流畅性与过渡自然度
• MPS Rewards LoRA：优化视觉奖励机制，提高整体画质
• 自定义细节增强LoRA：专为此模型打造，用于进一步提升画面细节与质感

所有组件均采用 Apache 2.0 或 MIT 许可证，完全支持二次开发、模型混合与商业用途。

🚀 使用方法（适用于 ComfyUI 用户）

要使用 Wan14BT2V_FastMasterModel，请按照以下步骤操作：

1. 下载模型文件：进入 ComfyUI 的“文件”选项卡，下载 .safetensors 格式的模型文件。
2. 放置模型文件：将下载的模型文件复制到以下路径：
   ComfyUI/models/diffusion_models/
3. 重启 ComfyUI：重启后，新模型将自动加载。
4. 接入工作流：在节点编辑器中使用 Checkpoint Loader 节点 加载该模型，并将其连接至你的文本到视频生成流程。
5. 开始生成：由于 CausVid 已被融合进模型中，你无需复杂配置即可在 不超过10个步骤内 得到高质量的视频输出。

Wan14BT2V_FastMasterModel 是目前少有的兼顾质量与效率的文本到视频模型之一。它不仅继承了 WAN 2.1 的强大能力，还通过多模型融合和定制化 LoRA 实现了更高的动作真实感和画面表现力。对于希望快速生成优质视频内容的创作者或开发者来说，这款模型无疑是一个值得尝试的选择。