# « Nouvelle version ! Qui est-ce ? ! »
Bienvenue dans la version 2.0 de mon workflow Wan2.2 i2v simplifié (14B).
Téléchargement sur CivitAI : [https://civitai.com/models/1824962?modelVersionId=2097292](https://civitai.com/models/1824962?modelVersionId=2097292)
Téléchargement sur HuggingFace : [https://huggingface.co/TorstenTheNord/Torstens_Wan2.2-14B_i2v_Low-VRAM_WF_V2/tree/main](https://huggingface.co/TorstenTheNord/Torstens_Wan2.2-14B_i2v_Low-VRAM_WF_V2/tree/main)
***Veuillez lire les boîtes NOTES du workflow lui-même pour obtenir des conseils sur l’utilisation et la résolution des problèmes des fonctionnalités.***
Par rapport à la version précédente, c’est tout aussi facile à utiliser. Il y a plus de fonctionnalités optionnelles qui améliorent la qualité des vidéos générées sans affecter la vitesse de génération. J’ai effectué de nombreuses heures de tests et plusieurs dizaines de rendus pour offrir la meilleure expérience possible avec Wan2.2 aux utilisateurs disposant de 8Go à 24Go de VRAM. Vous pouvez [télécharger les modèles quantifiés ici](https://huggingface.co/bullerwins/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/tree/main). Voici mes recommandations pour déterminer quel modèle Q convient le mieux à votre GPU :
*K_S = Petit | K_M = Moyen | K_L = Grand | Moins de VRAM = Nombre et taille de quantification plus petits*
8-10 Go de VRAM – modèles Q2_K jusqu’à Q4_K_S (Q2 uniquement pour ceux ayant une faible VRAM et une faible RAM)
12-16 Go de VRAM – modèles Q4_K_M jusqu’à Q6_K
18-24 Go de VRAM – modèles Q6_K jusqu’à Q8_K_0
**(chaque carte graphique est légèrement différente, même lorsqu’on compare des cartes « identiques ». Cela peut entraîner des résultats variés chez les créateurs lorsqu’ils utilisent le même modèle quantifié sur deux cartes graphiques RTX4080 de 16 Go séparées. Vous pouvez vouloir tester différents quants en fonction des recommandations et trouver celui qui convient le mieux à votre carte graphique)**
*Voici une vidéo que j’ai rendue avec le workflow V2.0 en utilisant mon RTX 5060-Ti de 16 Go et le modèle Q6_K :*
https://reddit.com/link/1mm18av/video/fibuoe33d2if1/player
**Mise à jour du LoRA Lightning (LightX2V) !**
Assurez-vous de télécharger le dernier LoRA Lightning (LightX2V) pris en charge par WAN-2.2 [à partir de ce lien](https://huggingface.co/lightx2v/Wan2.2-Lightning/tree/main/Wan2.2-I2V-A14B-4steps-lora-rank64-Seko-V1)! Vous devez télécharger les versions Haute Bruit et Basse Bruit pour les utiliser respectivement dans chaque partie du workflow.
**Nœud de correspondance des couleurs**
J’ai ajouté une fonction pour la correspondance des couleurs de l’image de référence. Cette fonction peut aider à atténuer un défaut connu des modèles Wan, qui provoque parfois des teintes jaunes/oranges sur la peau des personnages. Elle est également très pratique pour maintenir des tons de couleur spécifiques dans vos vidéos rendues.
**Nœuds RifleXRoPE**
Pour chaque passe du workflow (Haute Bruit et Basse Bruit), il existe un nœud RifleXRoPE optionnel. Ces nœuds sont utilisés pour limiter les tendances du modèle Wan pour que la vidéo revienne vers la première image/emplacement de caméra. Des tests ont montré certaines améliorations globales, mais cela ne supprime pas entièrement le problème avec les vidéos longues. Vous pouvez augmenter/diminuer les « valeurs K » sur ces nœuds par incréments de 2 et voir si cela donne de meilleurs résultats.
**Nœud de nettoyage du cache VRAM**
Cela fait exactement ce que son nom indique. Il nettoie votre cache VRAM pour éviter les redondances. Cela est important à activer, mais vous n’avez pas besoin de l’activer pour chaque rendu. Si vous testez pour des variables spécifiques comme je le fais, parfois vous avez besoin d’une graine de bruit fixe pour savoir si certaines parties du workflow affectent le rendu. Il peut parfois être difficile de déterminer quelles variables sont affectées lorsque votre VRAM utilise des données mises en cache dans vos nouveaux rendus. Avec cela activé, cela peut empêcher ces redondances, vous permettant de générer du contenu unique à chaque exécution.
# TL;DR – Il l’a fait encore ! Un autre workflow incroyable. Cela a nécessité beaucoup de travail – tellement de travail, et tellement de tests, mais nous y sommes enfin. Certains diraient que Torsten réalise les meilleurs workflows. Je suis d’accord. Je pense que nous sommes enfin en train de rendre les workflows extraordinaires.