名称：wan2.2-i2v-high-ArachnidChic
类型：LoRA
基模：Wan Video 2.2 I2V-A14B
大小：LoRA (292.59 MB)
文件：E7918F7A4E18C0714400EF82B888D061.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1880038/wan22-i2v-high-arachnidchic
网盘：https://pan.baidu.com/s/1YtcoIe_PF7xzoEyeqbOF-Q?pwd=fu4a
Wan22 I2V High ArachNidChic是一款基于潜在扩散架构的视频生成模型，专攻图像到视频（I2V）的高质量转换。该模型采用分层式训练策略，在保持源图像结构和细节的同时生成动态连贯的视频序列，支持多种宽高比输出，最高可生成8秒、24帧的短视频内容。
模型核心特性体现在运动控制能力和风格一致性上。通过特殊的运动编码模块，能够准确识别图像中的可动区域并施加合理的物理运动轨迹。其训练数据包含大量机械结构、生物运动及抽象变形类素材，特别擅长处理具有复杂纹理和多层结构的对象，例如机甲、昆虫、未来主义服饰等带有精密细节的主题。
使用时需注意输入图像的质量直接影响输出效果。推荐使用分辨率不低于512×512的清晰源图像，避免过度模糊或低对比度的素材。关键参数设置：运动强度建议控制在5-15区间，过高会导致失真，过低则动态效果不明显。采样步数推荐20-28步，CFG值保持在7-9之间可获得最佳细节保真度。
该模型在概念设计、动态海报、产品展示等场景表现突出。针对机械变形类内容，建议在提示词中明确标注运动部位和方向（如”legs unfolding slowly”、”armor panels rotating”）。对于有机生物主题，可加入”natural movement”、”fluid motion”等描述词增强运动自然度。输出视频后可配合光流法插帧工具进一步提升流畅度。
需注意模型对透明材质和流体模拟存在局限性，建议通过后期合成补充此类特效。当前版本在处理快速镜头平移时可能出现边缘抖动，建议保持主体居中的构图方式。