这是我在制作本视频中每个片段时使用的Wan2.2图像转工作流。
https://github.com/AIPET42/WanWorkflows/blob/main/Wan2.2I2VWorkflow080630.json
我在Pony Diffusion中用Forge创建了一张图像。我使用这个工作流，用4个不同的提示词生成了4个独立的视频。
提示词1：一位穿着连衣裙的女性。镜头向下平移，女性的身体在一阵烟雾中消失，只留下黑色的空裙子掉落在地上。
提示词2：街道上有一堆黑色衣物。一只大黑猫从黑色衣物下面钻出来，然后坐着直视镜头。
提示词3：一个跟拍镜头，一只黑猫大胆地走在街道上。镜头在它行走时推近进行特写拍摄。
提示词4：街道上有一只猫。猫向左转身，然后跑出画面。
我手动选取每个视频的最后一帧，并将其作为新提示词的输入内容。我是这样操作的：将视频拖到一个新的浏览器标签页中，在基于Chromium的浏览器中会加载一个简单的MP4播放器界面，你可以暂停视频并将其定位到结尾。然后你可以右键点击并选择“复制视频帧”，接着将其作为新的输入图像粘贴到工作流中。我喜欢这种方法，因为你实际上不必非得选择最后一帧，你可以选择任何你认为最适合延续视频的帧。
6步操作——3步高画质，3步低画质——唯一使用的LoRA是Light2v LoRA，高低画质都应用了，高画质强度为2，低画质强度为1。使用RTX4090和系统内存为64GB的系统进行生成。调度器使用dpm++_sde。如果你看过我另一部关于一名女性转变为半机械人的视频，它使用的是完全相同的工作流和设置。
我使用FramePack Studio进行后期处理，并将帧率从16fps插值到32fps，然后在达芬奇调色软件（Davinci Resolve）中对视频进行剪辑。视频中有两处地方的光线有轻微变化或不完全匹配。我使用了6帧的交叉淡入淡出效果来平滑其中一处过渡，并在达芬奇调色软件中进行了轻微的色彩校正来处理另一处。它完美吗？不，但对于一个业余爱好者来说还不错。
我总共进行了大约30次Wan2.2生成操作，然后挑选出最好的结果。从开始到结束，包括策划、渲染和最终剪辑，制作一个最终视频总共大约花费2小时。如果你有更多问题，在提问之前先查看我近期使用相同工作流的其他视频的评论，可能已经有人在那里回答过了。
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