WAN 2.2 वीडियो जनरेशन में स्लो मोशन से कैसे बचें

मेरा पहला WAN 2.2 वीडियो किसी के हैलो कहते हुए हाथ हिलाने का था। आसान, है ना? परिणाम ऐसा लगा जैसे वे गुड़ से भरे स्विमिंग पूल के अंदर से हाथ हिला रहे हों। जो एक त्वरित, मैत्रीपूर्ण हाथ हिलाना होना चाहिए था, वह लगभग 5 सेकंड तक चला और The Matrix की किसी चीज़ जैसा दिखा।

मैं बहुत भ्रमित था। वीडियो की गुणवत्ता अच्छी थी, व्यक्ति ठीक दिख रहा था, लेकिन गति बस... गलत थी। पता चला कि मैं डिफ़ॉल्ट 6 FPS सेटिंग और 0.8 पर मोशन ब्लर का उपयोग कर रहा था क्योंकि मुझे नहीं पता था कि वे सेटिंग्स वास्तव में क्या करती हैं।

FPS को 24 और मोशन ब्लर को 0.3 में बदल दिया। बिल्कुल वही प्रॉम्प्ट, वही सीड, सामान्य मानवीय गति। स्लो-मोशन प्रभाव WAN 2.2 की सीमा या मेरे GPU के बहुत धीमे होने के कारण नहीं था। यह सचमुच केवल दो सेटिंग्स थीं जिन्हें मैं समझ नहीं पाया था।

त्वरित उत्तर: WAN 2.2 स्लो-मोशन प्रभाव तब होता है जब FPS बहुत कम (आमतौर पर 6-8fps) सेट किया जाता है, मोशन ब्लर बहुत अधिक (0.5 से ऊपर) होता है, या प्रॉम्प्ट्स एक्शन स्पीड निर्दिष्ट नहीं करते हैं। इसे 16-24 FPS पर जेनरेट करके, मोशन ब्लर को 0.2-0.3 पर सेट करके, अपने प्रॉम्प्ट्स में "quickly" या "energetic movement" जैसे स्पीड डिस्क्रिप्टर जोड़कर, 25-30 स्टेप्स के साथ DPM++ 2M Karras सैंपलर का उपयोग करके, और यह सुनिश्चित करके ठीक करें कि आपकी मोशन गाइडेंस स्ट्रेंथ डिफ़ॉल्ट उच्च वैल्यू के बजाय 1.0-1.2 है जो टेम्पोरल बदलावों को ओवर-स्मूथ करती है।

WAN 2.2 स्लो-मोशन प्रभाव में क्यों डिफ़ॉल्ट होता है?

WAN 2.2 की स्लो मोशन की ओर प्रवृत्ति कोई बग या चूक नहीं है। यह इस बात का परिणाम है कि मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया गया था और वे डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स जो तेज, डायनेमिक एक्शन के ऊपर स्मूथ, स्थिर वीडियो को प्राथमिकता देती हैं।

ट्रेनिंग डेटा की वास्तविकता:

WAN 2.2 को मुख्य रूप से वीडियो डेटासेट्स पर प्रशिक्षित किया गया था जो स्मूथ, सिनेमैटिक फुटेज पर जोर देते हैं। ट्रेनिंग डेटा में प्रोडक्ट शोकेस, नेचर डॉक्यूमेंट्रीज़ और सावधानीपूर्वक कैप्चर किए गए वीडियो शामिल थे जो धीमी, अधिक नियंत्रित गति की ओर झुकते हैं। तेज़, झटकेदार एक्शन उच्च-गुणवत्ता वाले ट्रेनिंग डेटा में कम आम है क्योंकि इसे अच्छी तरह से कैप्चर करना कठिन है और पारंपरिक वीडियो प्रोडक्शन में कम सौंदर्यपूर्ण रूप से सुखद है।

मॉडल ने सीखा कि "अच्छा वीडियो" स्मूथ और मापा हुआ दिखता है। जब आप इस सीखी गई प्राथमिकता को स्पष्ट रूप से ओवरराइड नहीं करते हैं, तो यह उन गति पैटर्न में डिफ़ॉल्ट हो जाता है जो इसने ट्रेनिंग के दौरान सबसे बार देखे - जो धीमी, अधिक जानबूझकर गति की ओर झुकते हैं।

FPS कॉन्फ़िगरेशन डिफ़ॉल्ट:

कई WAN 2.2 वर्कफ़्लो अच्छे कारणों से 6-8 FPS जनरेशन में डिफ़ॉल्ट होते हैं। कम फ्रेम रेट्स को कम कम्प्यूटेशनल पावर की आवश्यकता होती है, तेज़ी से जेनरेट होते हैं, और कम VRAM का उपयोग करते हैं। वर्कफ़्लो का परीक्षण करने और प्रॉम्प्ट्स पर इटरेट करने के लिए, 6 FPS एक त्वरित प्रीव्यू सेटिंग के रूप में समझ में आता है।

समस्या तब उत्पन्न होती है जब उपयोगकर्ताओं को यह एहसास नहीं होता कि यह एक प्रीव्यू सेटिंग है, न कि अंतिम आउटपुट कॉन्फ़िगरेशन। 6 FPS पर, तेज़ एक्शन भी धीमे दिखते हैं क्योंकि त्वरित गतिविधियों को कैप्चर करने के लिए पर्याप्त फ्रेम नहीं होते हैं। एक हाथ की लहर जो वास्तविकता में 0.3 सेकंड लेती है, उसे प्राकृतिक दिखने के लिए 24 FPS पर कम से कम 5-7 फ्रेम की आवश्यकता होती है, लेकिन 6 FPS पर केवल 2 फ्रेम मिलते हैं, जिससे यह सुस्त दिखाई देती है।

मोशन ब्लर ओवर-स्मूदिंग:

WAN 2.2 में मोशन ब्लर सेटिंग्स उस प्राकृतिक ब्लर को सिमुलेट करती हैं जो कैमरों में तब होती है जब एक्सपोज़र के दौरान विषय हिलते हैं। यह यथार्थवाद जोड़ता है, लेकिन अत्यधिक मोशन ब्लर फ्रेम को एक साथ मिलाकर कथित गति को धीमा कर देता है। उच्च मोशन ब्लर वैल्यू (0.5-1.0) वह विशेषता "ड्रीमी" स्लो-मोशन लुक बनाते हैं जहां हर एक्शन स्नैप करने के बजाय तैरता हुआ प्रतीत होता है।

टेम्पोरल कंसिस्टेंसी बनाम नैचुरल मोशन:

WAN 2.2 में टेम्पोरल कंसिस्टेंसी मैकेनिज्म शामिल हैं जो फ्लिकरिंग को रोकते हैं और फ्रेम के पार सुसंगतता बनाए रखते हैं। ये सिस्टम फ्रेम के बीच बदलावों को स्मूथ करते हैं, जो गुणवत्ता के लिए आवश्यक है लेकिन यदि ठीक से कॉन्फ़िगर नहीं किया गया तो तेज़ गति को ओवर-स्मूथ कर सकता है। मॉडल तेजी से बदलावों को कैप्चर करने के ऊपर कंसिस्टेंसी को प्राथमिकता देता है, जिससे गति नम महसूस होती है।

इस संदर्भ के लिए कि WAN 2.2 AI वीडियो जनरेशन के व्यापक परिदृश्य में कैसे फिट बैठता है, हमारी संपूर्ण WAN 2.2 गाइड देखें जो पूर्ण वर्कफ़्लो सिस्टम को कवर करती है। इन डिफ़ॉल्ट को समझने से यह स्पष्ट करने में मदद मिलती है कि केवल FPS बढ़ाना हमेशा पर्याप्त क्यों नहीं है - आपको कई परस्पर संबंधित सेटिंग्स को समायोजित करने की आवश्यकता है।

जबकि Apatero.com आपकी वांछित आउटपुट स्टाइल के आधार पर इन कॉन्फ़िगरेशन को स्वचालित रूप से संभालता है, अंतर्निहित कारणों को समझने से आपको समस्याओं का निवारण करने और जब आपको मैनुअल नियंत्रण की आवश्यकता होती है तो सूचित विकल्प बनाने में मदद मिलती है।

आप प्राकृतिक गति के लिए FPS सेटिंग्स कैसे कॉन्फ़िगर करते हैं?

फ्रेम रेट WAN 2.2 में प्राकृतिक दिखने वाली गति की नींव है। इसे सही करने से हर दूसरा ऑप्टिमाइज़ेशन अधिक प्रभावी हो जाता है।

FPS प्रभाव विवरण:

24 FPS मानक:

24 FPS अच्छे कारण से सिनेमैटिक मानक है - यह न्यूनतम फ्रेम रेट है जहां मानव धारणा गति को असतत इमेजेज की श्रृंखला के बजाय स्मूथ और प्राकृतिक के रूप में व्याख्या करती है। यह मनमाना नहीं है; यह इस पर आधारित है कि हमारा विज़ुअल सिस्टम टेम्पोरल जानकारी को कैसे प्रोसेस करता है।

WAN 2.2 के लिए, 24 FPS पर जेनरेट करने से ऐसे परिणाम मिलते हैं जो फिल्म और टेलीविज़न देखने के जीवनकाल से निर्मित दर्शक अपेक्षाओं से मेल खाते हैं। गति "सही" महसूस होती है क्योंकि यह उस टेम्पोरल रेज़ोल्यूशन से मेल खाती है जिसे देखने के हम आदी हैं।

विभिन्न फ्रेम रेट्स का उपयोग कब करें:

6-8 FPS का उपयोग केवल तेजी से परीक्षण और इटरेशन के लिए किया जाना चाहिए जब आप कम्पोज़िशन, प्रॉम्प्ट्स या अन्य गैर-मोशन एलिमेंट्स पर काम कर रहे हों। अंतिम आउटपुट के लिए कभी इसका उपयोग न करें जब तक कि आप विशेष रूप से स्लाइडशो जैसे प्रभाव नहीं चाहते।

12 FPS जानबूझकर स्लो-मोशन प्रभाव या न्यूनतम गति वाले दृश्यों के लिए काम करता है। छोटे इशारों के साथ खड़ा होकर बात करने वाला व्यक्ति 12 FPS पर स्वीकार्य दिख सकता है, हालांकि 24 अभी भी बेहतर होगा।

16 FPS एक समझौता सेटिंग है जब आपको तेज़ जनरेशन की आवश्यकता होती है लेकिन 12 FPS से बेहतर गति चाहते हैं। यह मध्यम गति वाले दृश्यों के लिए काम करता है जहां परफेक्ट स्मूदता महत्वपूर्ण नहीं है।

24 FPS किसी भी अंतिम आउटपुट के लिए आपका डिफ़ॉल्ट होना चाहिए। यह उच्च फ्रेम रेट्स के कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के बिना दर्शक अपेक्षाओं से मेल खाने वाली प्राकृतिक गति प्रदान करता है।

30 FPS तेज़ एक्शन सीक्वेंस, खेल या किसी भी सामग्री के लिए अतिरिक्त प्रसंस्करण समय के लायक है जहां मोशन क्लैरिटी सर्वोपरि है। 24 और 30 FPS के बीच स्मूदता का अंतर तेज़ गति में ध्यान देने योग्य है।

ComfyUI में कार्यान्वयन:

आपके WAN 2.2 वर्कफ़्लो में, FPS सेटिंग आमतौर पर वीडियो जनरेशन नोड में दिखाई देती है, जो अक्सर "fps" या "frame_rate" के रूप में लेबल की जाती है। इसे अपने कुल फ्रेम काउंट के साथ भ्रमित न करें - FPS टेम्पोरल रेज़ोल्यूशन निर्धारित करता है जबकि फ्रेम काउंट वीडियो की लंबाई निर्धारित करता है।

24 FPS पर 3-सेकंड के वीडियो के लिए, आपको 72 फ्रेम की आवश्यकता है। 6 FPS पर उतने ही 3 सेकंड को केवल 18 फ्रेम की आवश्यकता होती है, यही कारण है कि जनरेशन बहुत तेज़ है लेकिन गति खराब दिखती है।

फ्रेम रेट और प्रॉम्प्ट इंटरेक्शन:

उच्च फ्रेम रेट्स उन प्रॉम्प्ट्स के साथ बेहतर काम करती हैं जो गति विवरण निर्दिष्ट करते हैं। 24 FPS पर, "person quickly turning their head to look behind them" जैसा प्रॉम्प्ट गति के त्वरण और मंदी को कैप्चर कर सकता है। 6 FPS पर, वही प्रॉम्प्ट पूरी गति के लिए केवल 1-2 फ्रेम उत्पन्न करता है, सभी सूक्ष्मताओं को खो देता है।

यह इंटरेक्शन का मतलब है कि स्लो मोशन को ठीक करने के लिए उचित FPS और प्रॉम्प्ट्स दोनों की आवश्यकता होती है जो आपकी वांछित गति का वर्णन करते हैं। WAN 2.2 के लिए उन्नत प्रॉम्प्ट तकनीकों पर अधिक जानकारी के लिए, WAN 2.2 टेक्स्ट-टू-वीडियो प्रॉम्प्टिंग पर हमारी गाइड देखें।

उच्च FPS के साथ VRAM प्रबंधन:

उच्च फ्रेम रेट्स को अधिक VRAM की आवश्यकता होती है क्योंकि आप अधिक फ्रेम जेनरेट कर रहे हैं। 8 FPS पर 16-फ्रेम जनरेशन 16 FPS पर 32-फ्रेम जनरेशन की तुलना में आधी मेमोरी का उपयोग करता है, भले ही दोनों 2-सेकंड के वीडियो उत्पन्न करते हों।

यदि आप VRAM सीमाओं तक पहुंच रहे हैं, तो विचार करें:

• उच्च FPS पर छोटे सीक्वेंस जेनरेट करना
• अधिक फ्रेम समायोजित करने के लिए रेज़ोल्यूशन को थोड़ा कम करना
• मॉडल ऑफलोडिंग को सक्षम करने के लिए --lowvram फ्लैग का उपयोग करना
• सेगमेंट में जेनरेट करना और पोस्ट-प्रोसेसिंग में स्टिचिंग करना

हमारी लो VRAM ComfyUI गाइड में गुणवत्ता बनाए रखते हुए मेमोरी बाधाओं को प्रबंधित करने के लिए विस्तृत रणनीतियां हैं।

जबकि Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म एंटरप्राइज़-ग्रेड हार्डवेयर प्रदान करते हैं जो VRAM चिंताओं को समाप्त करता है, इन ट्रेडऑफ़ को समझने से आपको स्थानीय हार्डवेयर के साथ काम करते समय सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।

कौन सी मोशन ब्लर सेटिंग्स यथार्थवादी परिणाम देती हैं?

मोशन ब्लर उन सेटिंग्स में से एक है जो सरल लगती है लेकिन कथित गति की स्पीड पर बड़ा प्रभाव डालती है। बहुत अधिक ब्लर और सब कुछ धीमा और ड्रीमी दिखता है। बहुत कम और गति स्टटरी और कृत्रिम दिखती है।

WAN 2.2 में मोशन ब्लर को समझना:

AI वीडियो जनरेशन में मोशन ब्लर उस प्राकृतिक ब्लर को सिमुलेट करता है जो तब होता है जब कैमरे के एक्सपोज़र समय के दौरान ऑब्जेक्ट हिलते हैं। वास्तविक कैमरों में, तेज़ शटर स्पीड गति को फ्रीज़ करती है (न्यूनतम ब्लर) जबकि धीमी शटर स्पीड ट्रेलिंग ब्लर प्रभाव बनाती है।

WAN 2.2 का मोशन ब्लर पैरामीटर नियंत्रित करता है कि इस प्रभाव को सिमुलेट करने के लिए फ्रेम के बीच कितना मिश्रण होता है। वैल्यू आमतौर पर 0.0 (कोई ब्लर नहीं, पूरी तरह से फ्रोज़न फ्रेम) से 1.0 (अधिकतम ब्लर, फ्रेम के बीच भारी मिश्रण) तक होती है।

मोशन ब्लर प्रभाव विश्लेषण:

प्राकृतिक गति के लिए स्वीट स्पॉट:

प्राकृतिक दिखने वाली गति के लिए जो धीमी महसूस नहीं होती है, मोशन ब्लर को 0.2-0.3 पर सेट करें। यह रेंज स्टटरिंग से बचने और फ्रेम ट्रांज़िशन को स्मूथ करने के लिए पर्याप्त ब्लर प्रदान करती है बिना अत्यधिक ट्रेलिंग बनाए जो गति को सुस्त महसूस कराती है।

24 FPS के साथ 0.25 मोशन ब्लर पर, आपको वे परिणाम मिलते हैं जो मानक शटर स्पीड पर एक वास्तविक कैमरा क्या कैप्चर करेगा उसके करीब मेल खाते हैं (24 FPS वीडियो के लिए आमतौर पर 1/48वां सेकंड, सिनेमैटोग्राफी से 180-डिग्री शटर नियम का पालन करते हुए)।

मोशन ब्लर FPS के साथ कैसे इंटरेक्ट करता है:

मोशन ब्लर और फ्रेम रेट स्मूथ मोशन की धारणा बनाने के लिए एक साथ काम करते हैं:

लो FPS + लो ब्लर (6 FPS, 0.1 ब्लर): चॉपी, स्लाइडशो जैसा प्रभाव। प्रत्येक फ्रेम तेज़ है लेकिन फ्रेम के बीच अंतर चौंकाने वाला है।

लो FPS + हाई ब्लर (6 FPS, 0.7 ब्लर): स्लो-मोशन ड्रीमलाइक प्रभाव। ब्लर कुछ फ्रेम को जोड़ता है लेकिन सब कुछ पानी के नीचे जैसा महसूस होता है।

हाई FPS + लो ब्लर (24 FPS, 0.1 ब्लर): स्मूथ लेकिन थोड़ा कृत्रिम, उच्च-शटर-स्पीड स्पोर्ट्स फुटेज की तरह। एक्शन के लिए अच्छा लेकिन "बहुत स्पष्ट" महसूस हो सकता है।

हाई FPS + मॉडरेट ब्लर (24 FPS, 0.25 ब्लर): प्राकृतिक सिनेमैटिक मोशन। यथार्थवादी परिणामों के लिए यह आपका लक्ष्य कॉन्फ़िगरेशन है।

हाई FPS + हाई ब्लर (24 FPS, 0.7 ब्लर): जानबूझकर स्लो-मोशन प्रभाव। स्मूथ और ड्रीमी, कलात्मक उद्देश्यों के लिए अच्छा लेकिन प्राकृतिक गति नहीं।

सामग्री प्रकार के लिए ब्लर समायोजित करना:

तेज़ एक्शन सीक्वेंस: तेजी से गति के दौरान स्पष्टता बनाए रखने के लिए कम ब्लर (0.15-0.2) का उपयोग करें। खेल, मार्शल आर्ट, या त्वरित चरित्र क्रियाएं तेज़ फ्रेम से लाभान्वित होती हैं।

संवाद और धीमी गति: मानक ब्लर (0.25-0.3) पूरी तरह से काम करता है। गति काफी कोमल है कि मध्यम ब्लर प्राकृतिक दिखता है।

जानबूझकर स्लो मोशन: यदि आप वास्तव में कलात्मक कारणों से स्लो-मोशन प्रभाव चाहते हैं, तो ब्लर को 0.5-0.7 तक बढ़ाएं और धीमी, सुंदर गति का वर्णन करने वाले प्रॉम्प्ट्स के साथ जोड़ें।

अमूर्त या प्रयोगात्मक: उच्च ब्लर (0.8+) ड्रीम सीक्वेंस, ट्रांज़िशन या अतियथार्थवादी प्रभाव बनाता है जहां सामान्य गति नियम लागू नहीं होते हैं।

कार्यान्वयन विवरण:

ComfyUI WAN 2.2 वर्कफ़्लो में, मोशन ब्लर आमतौर पर वीडियो जनरेशन या सैंपलिंग नोड में एक पैरामीटर के रूप में दिखाई देता है, जिसे अक्सर "motion_blur_strength" या केवल "motion_blur" के रूप में लेबल किया जाता है। सटीक नाम कस्टम नोड कार्यान्वयन के आधार पर भिन्न होता है, लेकिन अवधारणा सुसंगत रहती है।

कुछ कार्यान्वयन 0.0-1.0 के बजाय 0-100 स्केल का उपयोग करते हैं। उस स्थिति में, अनुशंसित मानों को 100 से गुणा करें (तो 0.25, 25 हो जाता है)।

टेम्पोरल कंसिस्टेंसी संबंध:

मोशन ब्लर WAN 2.2 के टेम्पोरल कंसिस्टेंसी मैकेनिज्म के साथ इंटरेक्ट करता है। उच्च ब्लर फ्रेम के बीच मामूली कंसिस्टेंसी समस्याओं को स्मूथ करने में मदद कर सकता है लेकिन कथित गति की स्पीड की कीमत पर। यदि आप फ्लिकरिंग या सुसंगतता समस्याएं देख रहे हैं, तो केवल मोशन ब्लर बढ़ाने का आग्रह प्रतिरोध करें - यह लक्षण का इलाज करता है, कारण नहीं।

इसके बजाय, अपनी सैंपलर सेटिंग्स की जांच करें, स्टेप काउंट बढ़ाएं, या मोशन गाइडेंस स्ट्रेंथ समायोजित करें। हमारी उन्नत WAN 2.2 तकनीक गाइड टेम्पोरल कंसिस्टेंसी ऑप्टिमाइज़ेशन को विस्तार से कवर करती है।

अपनी सेटिंग्स का परीक्षण करना:

अपनी विशिष्ट सामग्री के लिए मोशन ब्लर को डायल करने का सबसे अच्छा तरीका विभिन्न ब्लर वैल्यू के साथ परीक्षण सीक्वेंस जेनरेट करना है। स्पष्ट गति के साथ एक सरल प्रॉम्प्ट बनाएं (जैसे "person waving their hand") और FPS को 24 पर स्थिर रखते हुए 0.1, 0.25, 0.5, और 0.7 की ब्लर वैल्यू पर 2-सेकंड की क्लिप जेनरेट करें।

परिणामों की तुलना करें यह पता लगाने के लिए कि कौन सा ब्लर स्तर गति के लिए आपकी दृष्टि से मेल खाता है। एक बार जब आप अपनी प्राथमिकता पा लेते हैं, तो वह सेटिंग समान सामग्री प्रकारों में लगातार काम करेगी।

जबकि Apatero.com दृश्य विश्लेषण और सामग्री प्रकार के आधार पर मोशन ब्लर को स्वचालित रूप से ऑप्टिमाइज़ करता है, इन संबंधों को समझने से आपको मोशन विशेषताओं पर सटीक मैनुअल नियंत्रण की आवश्यकता होने पर सूचित विकल्प बनाने में मदद मिलती है।

कौन सी प्रॉम्प्ट तकनीकें एक्शन स्पीड को प्रभावी ढंग से निर्दिष्ट करती हैं?

आपका प्रॉम्प्ट WAN 2.2 में मोशन स्पीड को नियंत्रित करने के लिए सबसे शक्तिशाली उपकरणों में से एक है, फिर भी इसे अक्सर तकनीकी सेटिंग्स के पक्ष में नजरअंदाज किया जाता है। मॉडल समय और ऊर्जा का वर्णन करने वाली भाषा के प्रति दृढ़ता से प्रतिक्रिया करता है।

स्पीड डिस्क्रिप्टर श्रेणियां:

WAN 2.2 ने ट्रेनिंग के दौरान वर्णनात्मक भाषा और गति विशेषताओं के बीच संबंध सीखे। सही डिस्क्रिप्टर का उपयोग समान तकनीकी सेटिंग्स के साथ भी कथित गति को नाटकीय रूप से प्रभावित कर सकता है।

तेज़ मोशन डिस्क्रिप्टर:

स्लो मोशन डिस्क्रिप्टर (जिनसे बचें):

प्रभावी प्रॉम्प्ट संरचनाएं:

प्राकृतिक गति के लिए: इसके बजाय: "person turning their head" उपयोग करें: "person quickly turning their head to look behind them"

इसके बजाय: "dancer performing moves" उपयोग करें: "energetic dancer performing rapid hip-hop moves with sharp movements"

इसके बजाय: "car driving down street" उपयोग करें: "car accelerating swiftly down the street"

विशिष्टता सिद्धांत:

"person walking" जैसे अस्पष्ट प्रॉम्प्ट गति की स्पीड को अस्पष्ट छोड़ देते हैं, इसलिए मॉडल धीमी, स्मूथ गति की ओर अपने ट्रेनिंग बायस में डिफ़ॉल्ट हो जाता है। "person briskly walking with purpose, quick stride" जैसे विशिष्ट प्रॉम्प्ट मॉडल को स्पष्ट दिशा देते हैं।

यह विशिष्टता आपकी अपेक्षा से अधिक मायने रखती है। परीक्षण में, "quickly" जैसा एक शब्द जोड़ने से समान तकनीकी सेटिंग्स के साथ भी कथित स्लो-मोशन प्रभाव को 30-40% तक कम किया जा सकता है।

एक्शन क्रियाओं बनाम स्टेट विवरण:

कमज़ोर (स्टेट-केंद्रित): "woman with flowing hair" मजबूत (एक्शन-केंद्रित): "woman's hair whipping quickly as she turns her head"

कमज़ोर: "person dancing" मजबूत: "person executing sharp, rapid dance movements with high energy"

अंतर सक्रिय क्रियाएं हैं जो गति विशेषताओं को दर्शाती हैं बनाम स्थिर अवस्थाओं के निष्क्रिय विवरण।

एकाधिक स्पीड सिग्नल संयोजन:

एक डिस्क्रिप्टर पर निर्भर न रहें। सबसे मजबूत प्रभाव के लिए अपने प्रॉम्प्ट में कई स्पीड संकेतकों को परत करें:

"Athletic basketball player rapidly dribbling the ball, quick crossover moves, explosive acceleration toward the basket, sharp changes in direction"

इस प्रॉम्प्ट में "rapidly," "quick," "explosive," और "sharp" शामिल हैं - सभी वांछित तेज़ गति को मजबूत करते हुए। अनावश्यकता जानबूझकर है; एकाधिक सिग्नल एक संशोधक की तुलना में मॉडल के स्लो-मोशन बायस को अधिक प्रभावी ढंग से ओवरराइड करते हैं।

गति के लिए नेगेटिव प्रॉम्प्टिंग:

स्लो-मोशन विशेषताओं से स्पष्ट रूप से बचने के लिए नेगेटिव प्रॉम्प्ट का उपयोग करें:

नेगेटिव: "slow motion, floating, drifting, gradual, gentle, dreamy, ethereal, languid"

यह मॉडल को बताता है कि किससे बचना है, जो आपके द्वारा चाहे जाने के लिए सकारात्मक डिस्क्रिप्टर के रूप में प्रभावी हो सकता है।

संदर्भ और दृश्य सेटिंग:

आपके प्रॉम्प्ट में व्यापक संदर्भ गति की व्याख्या को प्रभावित करता है। इनकी तुलना करें:

"Person walking through a peaceful zen garden" - धीमी, चिंतनशील गति का अर्थ "Person rushing through crowded city street" - तेज़, तत्काल गति का अर्थ

स्पष्ट गति डिस्क्रिप्टर के बिना भी, संदर्भ मॉडल को कुछ गति विशेषताओं की ओर प्राइम करता है। अपने फायदे के लिए इसका उपयोग करें दृश्य विवरण चुनकर जो स्वाभाविक रूप से आपकी वांछित गति का अर्थ रखते हैं।

कैरेक्टर और ऑब्जेक्ट एट्रिब्यूट:

कुछ विषय अंतर्निहित गति संबंध रखते हैं:

स्वाभाविक रूप से तेज़: athlete, child, bird, sports car, fighter jet स्वाभाविक रूप से धीमा: elderly person, heavy machinery, cruise ship, sunset

इनका उल्लेख करने से गति की स्पीड प्रभावित हो सकती है भले ही स्पष्ट डिस्क्रिप्टर के बिना। एक "athletic teenager" स्वाभाविक रूप से "elderly person" की तुलना में तेज़ी से आगे बढ़ेगा जब तक आप अन्यथा निर्दिष्ट नहीं करते।

प्रॉम्प्ट लंबाई और विवरण संतुलन:

लंबे, अधिक विस्तृत प्रॉम्प्ट आपको अधिक नियंत्रण देते हैं लेकिन व्यक्तिगत डिस्क्रिप्टर के प्रभाव को कम कर सकते हैं। 15-30 शब्दों का लक्ष्य रखें जिनमें 2-3 स्पीड संकेतक शामिल हों बिना उन्हें असंबंधित विवरणों में डुबोए।

बहुत छोटा: "person running" बहुत लंबा: "A person wearing red athletic clothing with white stripes and blue shoes running on a sunny day with clouds in the sky while birds fly overhead and trees sway in the background" संतुलित: "Athletic person running at full sprint, rapid leg movement, arms pumping quickly"

संतुलित संस्करण अत्यधिक दृश्य विवरण के बिना गति विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करता है जो मॉडल की प्राथमिकताओं को भ्रमित कर सकता है।

प्रॉम्प्ट विविधताओं का परीक्षण:

क्योंकि प्रॉम्प्ट का गति पर इतना मजबूत प्रभाव है, A/B परीक्षण मूल्यवान है। तकनीकी सेटिंग्स को समान रखते हुए तटस्थ प्रॉम्प्ट्स बनाम गति-ऑप्टिमाइज़्ड प्रॉम्प्ट्स के साथ एक ही दृश्य जेनरेट करें।

उदाहरण परीक्षण:

• संस्करण A: "woman turning to camera"
• संस्करण B: "woman quickly whipping around to face camera with rapid head movement"

आपके विशिष्ट वर्कफ़्लो में आपके प्रॉम्प्ट गति को कितना प्रभावित करते हैं यह कैलिब्रेट करने के लिए परिणामों की तुलना करें। अधिक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग रणनीतियों के लिए, एनीमे कैरेक्टर जनरेशन के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रॉम्प्ट्स पर हमारी गाइड कई तकनीकों को कवर करती है जो वीडियो जनरेशन में अनुवाद करती हैं।

Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म आपके प्रॉम्प्ट्स का विश्लेषण करते हैं और आपकी वर्णित गति से मेल खाने के लिए जनरेशन पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित करते हैं, लेकिन इन तकनीकों को समझने से आपको प्लेटफॉर्म की परवाह किए बिना अधिक प्रभावी प्रॉम्प्ट लिखने में मदद मिलती है।

सैंपलर और स्टेप काउंट मोशन स्पीड को कैसे प्रभावित करते हैं?

जबकि सैंपलर मुख्य रूप से स्थिर जनरेशन में इमेज गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं, उनका वीडियो जनरेशन में टेम्पोरल कोहेरेंस और कथित गति स्पीड पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। विभिन्न सैंपलर के पीछे का गणित प्रभावित करता है कि फ्रेम के पार गति कितनी सुचारू रूप से प्रकट होती है।

वीडियो जनरेशन पर सैंपलर प्रभाव:

सैंपलर गति को क्यों प्रभावित करते हैं:

वीडियो जनरेशन में, सैंपलर केवल एकल-फ्रेम गुणवत्ता को प्रभावित नहीं करता - यह प्रभावित करता है कि डीनॉइज़िंग प्रक्रिया के दौरान फ्रेम के बीच जानकारी कैसे प्रवाहित होती है। सैंपलर जो अधिक रूढ़िवादी भविष्यवाणियां करते हैं, वे स्मूथ टेम्पोरल ट्रांज़िशन बनाते हैं लेकिन तेज़ गति को स्लो मोशन में ओवर-स्मूथ कर सकते हैं।

प्राकृतिक गति के लिए DPM++ सैंपलर:

DPM++ 2M Karras और DPM++ SDE Karras लगातार WAN 2.2 में सबसे प्राकृतिक गति उत्पन्न करते हैं। उनके दूसरे-क्रम की भविष्यवाणी गणित तेजी से बदलावों की अनुमति देते हुए टेम्पोरल कंसिस्टेंसी को संतुलित करते हैं, उस ओवर-स्मूदिंग को रोकते हुए जो स्लो-मोशन प्रभाव बनाती है।

ये सैंपलर 25-30 स्टेप्स में उच्च-गुणवत्ता अभिसरण तक पहुंचते हैं, जिससे वे कुशल और प्रभावी दोनों बनते हैं। वीडियो जनरेशन के लिए, यह अनुशंसित शुरुआती बिंदु है।

Euler Ancestral की दोधारी तलवार:

Euler Ancestral (Euler a) प्रत्येक स्टेप पर नियंत्रित यादृच्छिकता का परिचय देता है, जो अत्यधिक स्मूथ स्लो मोशन को तोड़ सकता है लेकिन टेम्पोरल कंसिस्टेंसी को भी जोखिम में डाल सकता है। जटिल गति वाले विषयों के लिए, यह यादृच्छिकता फ्रेम के बीच मामूली झटका या असंगति पैदा कर सकती है।

Euler Ancestral का उपयोग करें जब आप जानबूझकर स्लो मोशन से लड़ रहे हों और अधिक गतिशील गति के लिए थोड़ा कम स्मूथ परिणाम स्वीकार करने को तैयार हों। यह एक डिफ़ॉल्ट सिफारिश के बजाय एक रचनात्मक विकल्प है।

स्टेप काउंट प्रभाव:

अधिक स्टेप्स आमतौर पर गुणवत्ता में सुधार करते हैं लेकिन गति पर जटिल प्रभाव डालते हैं:

बहुत कम स्टेप्स (10-20): झटकेदार बदलावों के साथ असंगत गति। डीनॉइज़िंग प्रक्रिया में टेम्पोरल ट्रांज़िशन को ठीक से स्मूथ करने के लिए पर्याप्त इटरेशन नहीं हैं।

ऑप्टिमल रेंज (25-35): अच्छे टेम्पोरल कंसिस्टेंसी के साथ स्मूथ, प्राकृतिक गति। अधिकांश सामग्री के लिए स्वीट स्पॉट।

बहुत अधिक स्टेप्स (50+): वास्तव में प्रत्येक फ्रेम को ओवर-रिफाइनिंग और टेम्पोरल बदलावों को ओवर-स्मूदिंग करके स्लो-मोशन प्रभाव बढ़ा सकता है। बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल लागत के साथ गुणवत्ता पर घटते रिटर्न।

स्टेप काउंट और FPS इंटरेक्शन:

उच्च FPS थोड़े अधिक स्टेप काउंट से लाभान्वित होता है क्योंकि आपके पास अधिक फ्रेम हैं जिन्हें टेम्पोरल कंसिस्टेंसी की आवश्यकता है:

• 8 FPS जनरेशन: 20-25 स्टेप्स पर्याप्त
• 16 FPS जनरेशन: 25-30 स्टेप्स अनुशंसित
• 24 FPS जनरेशन: 28-35 स्टेप्स ऑप्टिमल
• 30 FPS जनरेशन: 30-35 स्टेप्स सर्वश्रेष्ठ

उच्च FPS पर अतिरिक्त फ्रेम को आर्टिफैक्ट्स के बिना स्मूथ गति बनाए रखने के लिए अधिक परिष्कृत डीनॉइज़िंग की आवश्यकता होती है।

शेड्यूलर चयन:

शेड्यूलर (noise schedule) यह निर्धारित करने के लिए सैंपलर के साथ काम करता है कि डीनॉइज़िंग कैसे प्रगति करती है। वीडियो जनरेशन और प्राकृतिक गति के लिए:

Karras शेड्यूलर (DPM++ के साथ उपयोग किए गए) डीनॉइज़िंग स्टेप्स का बेहतर वितरण प्रदान करते हैं, मध्य स्टेप्स में अधिक परिशोधन के साथ जहां गति विशेषताएं ठोस होती हैं। यह लगभग हमेशा WAN 2.2 के लिए सबसे अच्छा विकल्प है।

Normal/Default शेड्यूलर काम कर सकते हैं लेकिन अक्सर कम ऑप्टिमल स्टेप डिस्ट्रीब्यूशन के कारण थोड़ा अधिक स्लो-मोशन प्रभाव उत्पन्न करते हैं।

Exponential शेड्यूलर डीनॉइज़िंग को फ्रंट-लोड करते हैं, जो मोशन स्पीड में मदद कर सकता है लेकिन कुछ टेम्पोरल कंसिस्टेंसी का त्याग कर सकता है।

व्यावहारिक कॉन्फ़िगरेशन:

स्लो मोशन को ठीक करने के लिए, इसके साथ शुरू करें:

• सैंपलर: DPM++ 2M Karras
• स्टेप्स: 28-30
• शेड्यूलर: Karras (यदि अलग पैरामीटर)

यह कॉन्फ़िगरेशन मोशन स्पीड, टेम्पोरल कंसिस्टेंसी और जनरेशन दक्षता का ऑप्टिमल संतुलन प्रदान करता है।

मोशन गाइडेंस स्ट्रेंथ:

WAN 2.2 वर्कफ़्लो में अक्सर CFG स्केल से अलग "मोशन गाइडेंस" या "मोशन स्ट्रेंथ" पैरामीटर शामिल होता है। यह नियंत्रित करता है कि मॉडल फ्रेम के बीच टेम्पोरल कंसिस्टेंसी को कितनी दृढ़ता से लागू करता है।

बहुत अधिक (1.5+): गति को ओवर-स्मूथ करता है, स्लो-मोशन प्रभाव बनाता है क्योंकि मॉडल तेजी से बदलावों को कैप्चर करने के ऊपर कंसिस्टेंसी को प्राथमिकता देता है।

ऑप्टिमल (0.8-1.2): डायनेमिक गति की अनुमति देते हुए टेम्पोरल कंसिस्टेंसी को संतुलित करता है। 1.0 पर शुरू करें और परिणामों के आधार पर समायोजित करें।

बहुत कम (0.5 से नीचे): टेम्पोरल असंगति, फ्लिकरिंग, और फ्रेम के बीच असंगत गति।

यदि आपने FPS, मोशन ब्लर और प्रॉम्प्ट्स को ठीक किया है लेकिन फिर भी स्लो मोशन देखते हैं, तो मोशन गाइडेंस स्ट्रेंथ को डिफ़ॉल्ट वैल्यू (अक्सर 1.5-2.0) से 1.0-1.2 तक कम करने का प्रयास करें।

वीडियो के लिए CFG स्केल:

इमेज जनरेशन से मानक CFG स्केल सिफारिशें हमेशा वीडियो पर लागू नहीं होती हैं। WAN 2.2 में प्राकृतिक गति के लिए:

CFG 5-7: अधिक प्राकृतिक विविधता की अनुमति देता है और प्रॉम्प्ट के ओवर-फिटिंग को रोकता है जो कठोरता पैदा कर सकता है।

CFG 8-10: अधिकांश सामग्री के लिए मानक रेंज, प्राकृतिक गति के साथ अच्छा प्रॉम्प्ट पालन।

CFG 11+: मजबूत प्रॉम्प्ट पालन लेकिन अत्यधिक स्मूथ, स्लो मोशन बना सकता है क्योंकि मॉडल प्रत्येक फ्रेम को प्रॉम्प्ट से बिल्कुल मेल खाने के लिए ओवर-कमिट करता है।

कम CFG स्केल (6-8) अक्सर मॉडल को फ्रेम के बीच गति की व्याख्या में अधिक स्वतंत्रता देकर स्लो-मोशन प्रभाव को कम करता है। वीडियो संदर्भों में CFG स्केल और सैंपलिंग पर अधिक जानकारी के लिए, हमारी WAN 2.2 मल्टी-KSampler गाइड देखें।

परीक्षण पद्धति:

सैंपलर और स्टेप काउंट प्रभावों को अलग करने के लिए:

1. FPS को 24 पर सेट करें, मोशन ब्लर को 0.25, स्पीड-ऑप्टिमाइज़्ड प्रॉम्प्ट का उपयोग करें
2. 30 स्टेप्स पर Euler के साथ जेनरेट करें
3. 25 स्टेप्स पर DPM++ 2M Karras के साथ जेनरेट करें
4. 30 स्टेप्स पर DPM++ 2M Karras के साथ जेनरेट करें
5. मोशन विशेषताओं की तुलना करें

यह नियंत्रित परीक्षण आपको यह समझने में मदद करता है कि आपके विशिष्ट वर्कफ़्लो और हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन में सैंपलर गति को कैसे प्रभावित करते हैं।

जबकि Apatero.com सामग्री विश्लेषण के आधार पर स्वचालित रूप से ऑप्टिमल सैंपलर और स्टेप काउंट का चयन करता है, इन संबंधों को समझने से आपको अप्रत्याशित परिणामों का निवारण करने और जब आपको मैनुअल नियंत्रण की आवश्यकता होती है तो सूचित विकल्प बनाने में मदद मिलती है।

सबसे सामान्य ट्रबलशूटिंग स्टेप्स क्या हैं?

यहां तक कि ऑप्टिमल सेटिंग्स के साथ, सूक्ष्म कॉन्फ़िगरेशन समस्याओं या पैरामीटर के बीच इंटरेक्शन के कारण स्लो-मोशन प्रभाव बने रह सकते हैं। यहां एक व्यवस्थित ट्रबलशूटिंग प्रक्रिया है।

प्रथम-स्तर निदान:

जटिल डिबगिंग में जाने से पहले सबसे सामान्य कारणों से शुरू करें:

व्यवस्थित पैरामीटर समीक्षा:

इन विशिष्ट पैरामीटर की जांच करते हुए अपने वर्कफ़्लो नोड को नोड द्वारा देखें:

वीडियो जनरेशन नोड:

• FPS: 16-24 होना चाहिए, अंतिम आउटपुट के लिए कभी भी 12 से नीचे नहीं
• फ्रेम काउंट: FPS के लिए पर्याप्त फ्रेम (24 FPS x 3 सेकंड = 72 फ्रेम)
• मोशन ब्लर: 0.2-0.3 रेंज

KSampler नोड:

• सैंपलर: DPM++ 2M Karras या DPM++ SDE Karras
• स्टेप्स: 25-35 रेंज
• CFG: प्राकृतिक गति के लिए 6-9
• शेड्यूलर: उपलब्ध होने पर Karras

मोशन/टेम्पोरल नोड्स:

• मोशन गाइडेंस: 0.8-1.2 (बहुत अधिक होने पर कम करें)
• टेम्पोरल कंसिस्टेंसी: मध्यम सेटिंग्स, अधिकतम नहीं
• फ्रेम इंटरपोलेशन: प्राकृतिक गति के लिए अक्षम (स्लो-मो का कारण बन सकता है)

प्रॉम्प्ट विश्लेषण:

अपना प्रॉम्प्ट एक्सपोर्ट करें और इन स्लो-मोशन ट्रिगर्स को खोजें:

रेड फ्लैग (इन्हें हटाएं):

• "slowly," "gradually," "gently," "floating," "drifting"
• "graceful," "elegant," "ethereal," "dreamy"
• "taking their time," "leisurely," "careful"

ग्रीन फ्लैग (इन्हें जोड़ें):

• "quickly," "rapidly," "fast," "swift"
• "energetic," "dynamic," "sharp," "explosive"
• एक्शन-विशिष्ट क्रियाएं: "dash," "whip," "snap," "burst"

मॉडल और LoRA संगतता:

कुछ WAN 2.2 मॉडल या फाइन-ट्यून्स में उनके ट्रेनिंग डेटा के आधार पर धीमी गति की ओर अंतर्निहित बायस होते हैं। यदि आपने सफलता के बिना सभी पैरामीटर समायोजन की कोशिश की है, तो किसी भी LoRA या फाइन-ट्यून के बिना बेस WAN 2.2 मॉडल के साथ परीक्षण करें।

यदि बेस मॉडल सामान्य गति उत्पन्न करता है लेकिन आपका अनुकूलित संस्करण नहीं करता है, तो समस्या मॉडल संशोधनों में है, आपके कॉन्फ़िगरेशन में नहीं।

हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर सत्यापन:

VRAM दबाव: यदि आपका GPU VRAM से बाहर चल रहा है, तो WAN 2.2 कम-गुणवत्ता प्रसंस्करण में वापस आ सकता है जो टेम्पोरल कंसिस्टेंसी और गति को प्रभावित करता है। जनरेशन के दौरान GPU मेमोरी की निगरानी करें। यदि आप 90% उपयोग से अधिक हैं, तो रेज़ोल्यूशन, फ्रेम काउंट कम करें, या --lowvram फ्लैग सक्षम करें।

ड्राइवर समस्याएं: पुराने GPU ड्राइवर सूक्ष्म प्रसंस्करण समस्याएं पैदा कर सकते हैं। सुनिश्चित करें कि आप हाल के NVIDIA ड्राइवर (Linux के लिए 535+, Windows के लिए 536+) चला रहे हैं।

ComfyUI संस्करण: बहुत पुराने ComfyUI संस्करणों में वीडियो हैंडलिंग में बग हो सकते हैं। यदि आप 3-4 महीने से अधिक पुराने कोड चला रहे हैं तो हाल के संस्करणों में अपडेट करें।

वर्कफ़्लो-विशिष्ट समस्याएं:

फ्रेम इंटरपोलेशन सक्षम: कुछ वर्कफ़्लो में फ्रेम इंटरपोलेशन नोड शामिल होते हैं जो बीच के फ्रेम जेनरेट करते हैं। ये इंटरपोलेटेड फ्रेम के पार गति को फैलाकर स्लो-मोशन प्रभाव बना सकते हैं। परीक्षण करते समय इंटरपोलेशन नोड्स को अक्षम या बायपास करें।

एकाधिक KSampler कैस्केड: जटिल वर्कफ़्लो क्रम में एकाधिक सैंपलर चला सकते हैं। प्रत्येक सैंपलर पास स्मूदिंग जोड़ सकता है। एकल सैंपलर पास में सरलीकरण करने का प्रयास करें।

अपस्केलिंग/एन्हांसमेंट: वीडियो अपस्केलिंग या एन्हांसमेंट नोड्स कभी-कभी टेम्पोरल स्मूदिंग जोड़ते हैं जो कथित गति को धीमा करती है। समस्या को अलग करने के लिए इन नोड्स के बिना परीक्षण करें।

तुलनात्मक परीक्षण प्रोटोकॉल:

समस्या को अलग करने के लिए एक नियंत्रित परीक्षण बनाएं:

1. न्यूनतम वर्कफ़्लो: बुनियादी बातों पर स्ट्रिप करें - वीडियो जनरेशन नोड, सैंपलर, VAE डीकोड
2. सरल प्रॉम्प्ट: "athletic person quickly waving their hand"
3. ज्ञात-अच्छी सेटिंग्स: 24 FPS, 0.25 ब्लर, DPM++ 2M Karras, 28 स्टेप्स, CFG 7
4. संदर्भ जेनरेट करें: यदि यह सही ढंग से काम करता है, तो धीरे-धीरे जटिलता वापस जोड़ें
5. बाइनरी खोज: अपने हटाए गए नोड्स का आधा जोड़ें, परीक्षण करें, अलग करें कि कौन सा जोड़ गति को तोड़ता है

सामान्य इंटरेक्शन समस्याएं:

उन्नत डिबगिंग:

यदि बुनियादी ट्रबलशूटिंग समस्या को हल नहीं करती है:

लेटेंट निरीक्षण: प्रगति में जनरेशन देखने के लिए लेटेंट प्रीव्यू नोड्स का उपयोग करें। स्लो मोशन अक्सर लगातार लेटेंट फ्रेम के बीच अत्यधिक समानता के रूप में प्रकट होता है।

फ्रेम एक्सपोर्ट: व्यक्तिगत फ्रेम एक्सपोर्ट करें और लगातार फ्रेम के बीच वास्तविक परिवर्तन की जांच करें। छोटे परिवर्तन ओवर-स्मूदिंग का संकेत देते हैं।

विभिन्न रेज़ोल्यूशन: 256x256, 512x512, और 768x768 पर परीक्षण करें। यदि मोशन स्पीड रेज़ोल्यूशन के साथ नाटकीय रूप से बदलती है, तो आपके पास लेटेंट स्पेस स्केलिंग समस्या है।

ज्ञात-अच्छे वर्कफ़्लो के साथ तुलना: समुदाय वर्कफ़्लो डाउनलोड और परीक्षण करें जो अच्छी गति उत्पन्न करने के लिए जाने जाते हैं। यदि वे आपके वातावरण में सही ढंग से काम करते हैं, तो पैरामीटर की व्यवस्थित रूप से अपने समस्याग्रस्त वर्कफ़्लो से तुलना करें।

WAN 2.2 के लिए विशिष्ट ट्रबलशूटिंग रणनीतियों पर अधिक जानकारी के लिए, हमारी WAN 2.2 वीडियो एन्हांसमेंट गाइड देखें जो सामान्य समस्याओं और समाधानों को कवर करती है। यदि आपको कैरेक्टर एनीमेशन जैसे विशिष्ट उपयोग के मामलों में समस्याएं हैं, तो हमारी WAN Animate गाइड मोशन-विशिष्ट चुनौतियों को संबोधित करती है।

यदि व्यवस्थित ट्रबलशूटिंग से पता चलता है कि आपका हार्डवेयर या कॉन्फ़िगरेशन आपकी आवश्यक गति विशेषताओं को प्राप्त नहीं कर सकता है, तो Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म पेशेवर रूप से ऑप्टिमाइज़्ड वातावरण प्रदान करते हैं जहां ये वेरिएबल सुसंगत, प्राकृतिक गति के लिए स्वचालित रूप से प्रबंधित किए जाते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

FPS बढ़ाने से कभी-कभी बेहतर होने के बजाय स्लो मोशन खराब क्यों होता है?

अन्य पैरामीटर को समायोजित किए बिना FPS बढ़ाना स्लो मोशन को खराब कर सकता है यदि आप VRAM सीमाओं तक पहुंचते हैं या यदि मोशन ब्लर और टेम्पोरल कंसिस्टेंसी सेटिंग्स बहुत अधिक हैं। जब आप 8 FPS से 24 FPS पर जाते हैं, तो आप 3x अधिक फ्रेम जेनरेट कर रहे हैं, जिसके लिए 3x अधिक VRAM की आवश्यकता होती है। यदि यह मेमोरी दबाव का कारण बनता है, तो सिस्टम कम-गुणवत्ता प्रसंस्करण में वापस आ सकता है जो गति को ओवर-स्मूथ करता है। इसके अतिरिक्त, उच्च FPS पर उच्च मोशन ब्लर (0.5+) अत्यधिक फ्रेम मिश्रण बनाता है जो और भी धीमा दिखता है। FPS बढ़ाते समय मोशन ब्लर को 0.2-0.3 तक कम करके और यह सुनिश्चित करके ठीक करें कि आपके पास पर्याप्त VRAM है।

क्या मैं पोस्ट-प्रोसेसिंग के माध्यम से पहले से जेनरेटेड वीडियो में स्लो मोशन को ठीक कर सकता हूं?

आंशिक रूप से, लेकिन पूरी तरह से नहीं। आप एडिटिंग सॉफ़्टवेयर में वीडियो प्लेबैक को तेज़ कर सकते हैं, लेकिन यह गायब मोशन विवरण नहीं जोड़ता है - यह केवल स्लो मोशन को तेज़ी से चलाता है, जो चॉपी दिख सकता है यदि जनरेशन के दौरान FPS बहुत कम था। बेहतर दृष्टिकोणों में RIFE या DainApp जैसे फ्रेम इंटरपोलेशन सॉफ़्टवेयर शामिल हैं जो ऑप्टिकल फ्लो के आधार पर मध्यवर्ती फ्रेम जेनरेट कर सकते हैं, उच्च प्लेबैक स्पीड पर स्मूथ मोशन बना सकते हैं। हालांकि, सही सेटिंग्स के साथ फिर से जेनरेट करना हमेशा पोस्ट-प्रोसेसिंग में स्लो मोशन को ठीक करने की कोशिश करने से बेहतर परिणाम देता है।

मेरे वीडियो में कुछ क्रियाएं सामान्य गति से क्यों चलती हैं जबकि अन्य स्लो मोशन दिखती हैं?

यह तब होता है जब मॉडल के पास विभिन्न प्रकार की गति के लिए विभिन्न मात्रा में ट्रेनिंग डेटा होता है। चलना, हाथ के इशारे या चेहरे के भाव जैसी सामान्य क्रियाएं सामान्य दिख सकती हैं जबकि विशिष्ट खेल चालें या तकनीकी गतिविधियां जैसी कम आम क्रियाएं धीमी दिखाई देती हैं। मॉडल अपरिचित क्रियाओं के लिए धीमी, स्मूथ गति में डिफ़ॉल्ट होता है। अत्यधिक विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स के साथ इसे ठीक करें जो एक्शन स्पीड का स्पष्ट रूप से वर्णन करते हैं - "rapid tennis serve, explosive upward motion, fast racket acceleration" केवल "tennis serve" के बजाय।

क्या रेज़ोल्यूशन WAN 2.2 में कथित मोशन स्पीड को प्रभावित करता है?

हां, परोक्ष रूप से। उच्च रेज़ोल्यूशन को प्रति फ्रेम अधिक गणना की आवश्यकता होती है, जो VRAM दबाव का कारण बन सकती है जो प्रसंस्करण गुणवत्ता और टेम्पोरल कंसिस्टेंसी को प्रभावित करती है। इसके अतिरिक्त, WAN 2.2 के टेम्पोरल मैकेनिज्म बहुत कम (256x256) बनाम बहुत उच्च (1024x1024) रेज़ोल्यूशन पर अलग तरह से व्यवहार कर सकते हैं क्योंकि लेटेंट स्पेस आकार बदलता है। सबसे सुसंगत गति के लिए, उस रेज़ोल्यूशन पर जेनरेट करें जिस पर मॉडल मुख्य रूप से प्रशिक्षित था (आमतौर पर 512x512 या 768x768) और यदि आवश्यक हो तो पोस्ट-प्रोसेसिंग में अपस्केल करें बजाय सीधे चरम रेज़ोल्यूशन पर जेनरेट करने के।

एक ही प्रॉम्प्ट कभी-कभी सामान्य गति और कभी-कभी स्लो मोशन क्यों उत्पन्न करता है?

यदि आप स्टोकैस्टिक सैंपलर (Euler Ancestral, DPM++ SDE) का उपयोग कर रहे हैं, तो वे नियंत्रित यादृच्छिकता का परिचय देते हैं जो परिणामों को भिन्न कर सकती है। इसके अतिरिक्त, यदि आपका VRAM उपयोग पृष्ठभूमि प्रक्रियाओं के आधार पर उतार-चढ़ाव करता है, तो जनरेशन गुणवत्ता रन के बीच भिन्न हो सकती है। पूरी तरह से सुसंगत परिणामों के लिए, डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर (DDIM, PLMS) का उपयोग करें, सुसंगत VRAM उपलब्धता सुनिश्चित करें, और एक निश्चित सीड सेट करें। प्रॉम्प्ट व्याख्या में टेम्परेचर-जैसी यादृच्छिकता भी विविधता का कारण बन सकती है - कुछ मॉडल कार्यान्वयन में गैर-डिटर्मिनिस्टिक टेक्स्ट एन्कोडिंग होती है।

क्या LoRA या फाइन-ट्यून्ड मॉडल मोशन स्पीड विशेषताओं को बदल सकते हैं?

बिल्कुल। विशिष्ट डेटासेट्स पर प्रशिक्षित LoRA और फाइन-ट्यून्ड मॉडल में मजबूत मोशन बायस हो सकते हैं। स्लो-मोशन नेचर फुटेज पर प्रशिक्षित एक LoRA तेज़-मोशन प्रॉम्प्ट्स के साथ भी सभी जनरेशन को धीमी गति की ओर बायस करेगा। एक्शन फिल्मों पर फाइन-ट्यून्ड एक मॉडल तेज़, अधिक गतिशील गति में डिफ़ॉल्ट हो सकता है। यदि आपको संदेह है कि एक LoRA स्लो मोशन का कारण बन रहा है, तो इसके बिना परीक्षण करें - इसके प्रभाव को अलग करने के लिए LoRA लोड किए बिना उसी प्रॉम्प्ट को जेनरेट करें। विभिन्न LoRA का उपयोग करते समय आपको मोशन पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।

CFG स्केल और मोशन स्पीड के बीच क्या संबंध है?

उच्च CFG स्केल प्रति-फ्रेम आधार पर आपके प्रॉम्प्ट के मजबूत पालन को मजबूर करते हैं, जो गति को ओवर-कंस्ट्रेन कर सकता है और स्लो-मोशन प्रभाव बना सकता है। CFG 15 पर, मॉडल प्रत्येक फ्रेम को आपके प्रॉम्प्ट से बेहद सटीक रूप से मेल खाने की कोशिश करता है, जो फ्रेम के बीच तेजी से बदलावों को हतोत्साहित करता है। कम CFG (6-8) मॉडल को फ्रेम के पार गति की व्याख्या में अधिक स्वतंत्रता देता है, जो अक्सर अधिक प्राकृतिक गति में परिणत होता है। यदि बाकी सब कुछ सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है लेकिन गति अभी भी धीमी महसूस होती है, तो CFG स्केल को 6-7 तक कम करने का प्रयास करें।

मोशन स्पीड के लिए WAN 2.2 अन्य वीडियो जनरेशन मॉडल की तुलना में कैसे है?

WAN 2.2 में अपने ट्रेनिंग डेटा और टेम्पोरल कंसिस्टेंसी मैकेनिज्म के कारण AnimateDiff या टेक्स्ट-टू-वीडियो Stable Diffusion जैसे कुछ विकल्पों की तुलना में अधिक स्पष्ट स्लो-मोशन प्रवृत्ति है। हालांकि, यह ठीक से कॉन्फ़िगर होने पर उच्च समग्र गुणवत्ता और बेहतर टेम्पोरल कोहेरेंस भी उत्पन्न करता है। Zeroscope या ModelScope जैसे मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से तेज़ महसूस हो सकते हैं लेकिन मोशन विशेषताओं पर कम नियंत्रण के साथ। प्रत्येक मॉडल में ट्रेनिंग डेटा संरचना और आर्किटेक्चरल विकल्पों के आधार पर विभिन्न डिफ़ॉल्ट व्यवहार होते हैं।

कैमरा मूवमेंट सामान्य गति दिखता है लेकिन विषय गति धीमी क्यों दिखती है?

कैमरा मूवमेंट (पैन, ज़ूम) को दृष्टिकोण बदलने के रूप में व्याख्यायित किया जाता है न कि ऑब्जेक्ट मोशन के रूप में, और WAN 2.2 इन्हें विषय गति से अलग तरह से संभालता है। कैमरा मूवमेंट ज्यामितीय परिवर्तन हैं जो लेटेंट स्तर पर होते हैं, जबकि विषय गति के लिए मॉडल को शारीरिक रूप से सही मध्यवर्ती मुद्राओं की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता होती है। मॉडल के पास ट्रेनिंग डेटा से कैमरा मूवमेंट के बारे में मजबूत प्राथमिकताएं हैं। इसे संतुलित करने के लिए, विषय क्रियाओं के लिए उतने ही मजबूत मोशन डिस्क्रिप्टर का उपयोग करें जितना आप कैमरा मूवमेंट के लिए करते हैं - "person rapidly running forward while camera quickly pans to follow."

क्या ऑडियो-संचालित जनरेशन स्लो-मोशन समस्याओं को ठीक कर सकता है?

ऑडियो-संचालित WAN 2.5 जनरेशन मदद कर सकता है क्योंकि ऑडियो मोशन स्पीड के बारे में टेम्पोरल संकेत प्रदान करता है - तेज़ संगीत या तेज़ भाषण अंतर्निहित रूप से तेज़ गति का सुझाव देता है। हालांकि, यह कॉन्फ़िगरेशन समस्याओं के लिए जादुई समाधान नहीं है। यदि आपकी FPS, मोशन ब्लर और सैंपलर सेटिंग्स स्लो मोशन बनाती हैं, तो ऑडियो-संचालित जनरेशन ऑडियो के साथ सिंक्रनाइज़ स्लो मोशन उत्पन्न करेगा। ऑडियो ठीक से कॉन्फ़िगर किए गए विज़ुअल जनरेशन पैरामीटर के साथ संयुक्त होने पर सबसे अच्छा काम करता है। हमारी WAN 2.5 ऑडियो-संचालित गाइड इस एकीकरण को कवर करती है।

क्या WAN 2.2 में कुछ विषय प्रकारों के साथ स्लो मोशन अधिक सामान्य है?

हां। मानव चेहरे और सूक्ष्म अभिव्यक्तियां अक्सर प्राकृतिक गति पर जेनरेट होती हैं क्योंकि ये ट्रेनिंग डेटा में भारी रूप से प्रतिनिधित्व किए जाते हैं। पूर्ण-शरीर एक्शन, विशेष रूप से नृत्य या खेल जैसी जटिल गतिविधियां, स्लो मोशन की ओर झुकती हैं क्योंकि इस प्रकार का डेटा कम आम है और अच्छी तरह से कैप्चर करना कठिन है। गति में जानवर, वाहन और अमूर्त गतिविधियां भी धीमी हो जाती हैं। विषय प्रकारों के लिए जो स्वाभाविक रूप से धीरे जेनरेट होते हैं, अधिक स्पष्ट स्पीड डिस्क्रिप्टर के साथ क्षतिपूर्ति करें।

निष्कर्ष: WAN 2.2 में प्राकृतिक गति प्राप्त करना

WAN 2.2 में स्लो मोशन को ठीक करना एक जादुई सेटिंग खोजने के बारे में नहीं है - यह इस बारे में है कि प्राकृतिक दिखने वाली गति बनाने के लिए कई पैरामीटर कैसे इंटरेक्ट करते हैं। FPS टेम्पोरल रेज़ोल्यूशन फाउंडेशन सेट करता है, मोशन ब्लर स्मूदनेस धारणा को नियंत्रित करता है, प्रॉम्प्ट्स मोशन विशेषताओं की मॉडल की व्याख्या का मार्गदर्शन करते हैं, और सैंपलर चयन निर्धारित करता है कि फ्रेम के पार जनरेशन कितनी सुचारू रूप से अभिसरण करता है।

सबसे आम गलती इन पैरामीटर को स्वतंत्र मानना है जब वे गहराई से परस्पर जुड़े हुए हैं। डिफ़ॉल्ट वैल्यू से मोशन ब्लर कम किए बिना 24 FPS सेट करना अभी भी स्लो मोशन उत्पन्न करता है। उचित FPS के बिना अपने प्रॉम्प्ट में स्पीड डिस्क्रिप्टर जोड़ना मॉडल को उस गति को व्यक्त करने के लिए पर्याप्त टेम्पोरल रेज़ोल्यूशन नहीं देता है। स्टेप काउंट को समायोजित किए बिना सैंपलर बदलना समस्या को हल करने के बजाय बदल सकता है।

आपकी कार्य योजना:

नींव से शुरू करें: 0.25 पर मोशन ब्लर सेट के साथ 24 FPS जनरेशन। यह तुरंत स्लो मोशन के सबसे आम कारणों को समाप्त कर देता है।

प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन में परत करें: स्पष्ट स्पीड डिस्क्रिप्टर जोड़ें, सक्रिय क्रियाओं का उपयोग करें, और अपने प्रॉम्प्ट में ऊर्जा संकेतक शामिल करें। मॉडल पर गति का अनुमान लगाने के लिए निर्भर न रहें - इसे स्पष्ट रूप से बताएं।

अपना सैंपलर कॉन्फ़िगर करें: लगभग 7 के CFG स्केल के साथ 28-30 स्टेप्स के साथ DPM++ 2M Karras का उपयोग करें। ये सेटिंग्स डायनेमिक गति की अनुमति देते हुए टेम्पोरल कंसिस्टेंसी को संतुलित करती हैं।

व्यवस्थित रूप से परीक्षण करें: इन सेटिंग्स के साथ उसी प्रॉम्प्ट को जेनरेट करें, फिर अपनी पिछली सेटिंग्स के साथ। अंतर संभवतः नाटकीय होगा और तुरंत पुष्टि करेगा कि कौन से पैरामीटर आपकी स्लो-मोशन समस्याओं का कारण बन रहे थे।

जटिल परियोजनाओं या पेशेवर काम के लिए जहां मोशन गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म इन सभी ऑप्टिमाइज़ेशन को स्वचालित रूप से संभालते हैं जबकि आवश्यकता होने पर मैनुअल नियंत्रण प्रदान करते हैं। प्रबंधित वातावरण प्रत्येक पैरामीटर इंटरेक्शन में महारत हासिल करने की आवश्यकता के बिना सुसंगत परिणाम सुनिश्चित करता है।

AI वीडियो जनरेशन का भविष्य बेहतर डिफ़ॉल्ट मोशन विशेषताओं की ओर बढ़ रहा है क्योंकि मॉडल अधिक विविध, उच्च-गुणवत्ता वाले मोशन डेटा पर प्रशिक्षण लेते हैं। इन सिद्धांतों को समझना आपको नए मॉडल के उभरने पर जल्दी से अनुकूलन करने के लिए तैयार करता है, चाहे वह WAN 2.5, भविष्य के संस्करण, या पूरी तरह से नए आर्किटेक्चर हों। FPS, टेम्पोरल कंसिस्टेंसी और मोशन गाइडेंस के मूल सिद्धांत प्रासंगिक बने रहेंगे भले ही विशिष्ट कार्यान्वयन विकसित हों।

इन पैरामीटर में महारत हासिल करें, और आप उस प्राकृतिक, गतिशील गति को अनलॉक करेंगे जो AI-जेनरेटेड वीडियो को केवल एक दिलचस्प तकनीकी प्रदर्शन के बजाय पेशेवर अनुप्रयोगों के लिए वास्तव में उपयोगी बनाती है।