使用方法： model shift: 1.0 - 8.0，您可以自己尝试； model cfg: 1.0 -4.0，您可以自己尝试；

推理步骤：20 -50 您可以自己尝试；

sample / schduler: deis/simple 或 euler/beta 或任意组合，您可以自己尝试。

本模型是一个实验模型，是 Wan2.2-T2V-14B 文生视频模型的混调版本，目的是能让广大 Wan 2.2 模型的爱好者，能像使用 Flux 一样，简单方便的使用 Wan2.2 T2V 模型来生成各种图片。Wan 2.2 模型擅长写实类图像的生成，同时兼顾多种风格，由于是视频模型演化而来，模型在生图能力的泛化性方面稍微弱一点。本模型最大的兼顾了模型的写实能力和风格变化，同时尽可能的体现更多的细节，基本上达到与 Flux.1-Dev 模型相当的创作力和表现力。模型的混调方法是将 Wan2.2-T2V-14B 模型的 High-Noise 和 Low-Noise 两部分分层进行不同权重比例的混合，再简单微调而成。目前是一个实验模型，可能还存在一些不足之处，欢迎大家试用并反馈信息，以便在未来版本改进。

此模型为实验性模型，是 Wan2.2-T2V-14B 文本转视频模型的混合和微调版本，旨在让众多 Wan 2.2 模型爱好者能够像使用 Flux 模型一样，轻松地使用 Wan2.2 T2V 模型生成各种图像。Wan 2.2 模型擅长生成逼真的图像，同时也能适应多种风格。然而，由于它源自视频模型，其对原始图像的生成能力略显不足。此模型在兼顾逼真度和风格多样性的同时，力求包含更多细节，最终实现了与 Flux.1-Dev 模型相媲美的创意性和表现力。该模型采用的混合方法是将 Wan2.2-T2V-14B 模型的高噪声部分和低噪声部分分层，并以不同的权重比进行混合，最后进行简单的微调。目前，该模型仍处于实验阶段，可能存在一些不足之处，我们欢迎大家试用并提供反馈，以帮助我们改进未来的版本。

另请参阅： https://civitai.com/models/1927692 , https://www.modelscope.cn/models/wikeeyang/Magic-Wan-Image

GGUF 版本： 请参考 https://huggingface.co/befox/Magic-Wan-Image-v1.0-GGUF