Trinn 01 — Last opp inndataene dine
Legg til en målscene og en ansiktsreferanse slik at modellen kan beholde viktige identitetstrekk samtidig som den matcher målkomposisjonen.
Cleep AI samler en praktisk arbeidsflyt for å lage korte videoklipp fra et mål-bilde og et ansiktsreferansebilde, med tydelige valg for kvalitet, konsistens og gjennomgang før eksport.






Fra en målscene og en ansiktsreferanse til modelltro resultater – rett inne i Cleep.ai.
Legg til en målscene og en ansiktsreferanse slik at modellen kan beholde viktige identitetstrekk samtidig som den matcher målkomposisjonen.
Angi oppløsning og lengde på utdataene, og still inn hvor sterkt ansiktsreferansen styrer resultatet.
Klikk på generer og vent noen minutter. Wan VACE produserer resultatet ditt. Last det ned, eller bytt inndata og kjør en rask batch.

Arbeidsflyten starter med et mål-bilde som definerer scene og stil, og et ansiktsreferansebilde som styrer identitet. Deretter velges kjøring via WanPipeline i PyTorch, og planleggingen kan settes til UniPCMultistepScheduler for mer stabile steg mellom rammer. For miljøer som bruker dashscope som leverandør/tilkobling, kan oppsettet speiles slik at samme parametere kan reproduseres i team.

Verktøyet passer når team trenger samme person på tvers av flere klipp, som produktdemoer, korte annonser eller opplæringssnutter. Det fungerer også godt for konsepttesting der man vil sammenligne flere varianter av samme scene uten å miste ansiktslikhet. For innholdsproduksjon kan mål-bildet låse komposisjon, mens prompten finjusterer uttrykk og bevegelse.

Før klippet tas i bruk bør man kontrollere ansiktsstabilitet, blink/munnbevegelser og eventuelle «smelting»-artefakter i kanter. Sjekk også at bakgrunn og lys ikke «hopper» mellom rammer; her kan UniPCMultistepScheduler ofte gi jevnere progresjon, men det bør bekreftes visuelt. En praktisk rutine er å sammenligne 3–5 nøkkelrammer mot mål-bildet og justere parametere før ny kjøring.

Cleep AI gjør det enklere å standardisere kjøringer slik at samme input og innstillinger kan gjentas når flere jobber på samme kampanje. Oppsettet kan dokumenteres med tydelige valg for pipeline (WanPipeline), rammeplanlegging og miljø (inkludert dashscope-tilkobling der det er relevant). For tekniske team gir PyTorch-baserte kjøringer et kjent rammeverk for feilsøking og videre integrasjon.

Last opp et mål-bilde og en ansiktsreferanse, kjør en kort sekvens og vurder resultatet med en enkel rammesjekk. Når uttrykk og stabilitet sitter, kan klippet eksporteres og brukes videre i redigering eller publisering. Start med en liten test, og skaler deretter med samme oppsett for flere varianter.
