Verification: 234cbc2215f1fb96

Wan VACE

เครื่องมือสำหรับงานภาพเป็นวิดีโอที่ต้องการคงเอกลักษณ์ใบหน้า: ส่งภาพเป้าหมายและภาพใบหน้า แล้วได้คลิปที่พร้อมนำไปรีวิวและปรับรอบถัดไปในทีม

Wan VACEWan VACEWan VACEWan VACEWan VACEWan VACE
วิธีการทำงาน

สร้างภาพด้วย Wan VACE ใน 3 ขั้นตอน

จากฉากเป้าหมายและภาพอ้างอิงใบหน้าสู่ผลลัพธ์ที่ตรงตามโมเดล — ภายใน Cleep.ai โดยตรง

ขั้นตอนที่ 01 — อัปโหลดอินพุตของคุณ

เพิ่มฉากเป้าหมายและภาพอ้างอิงใบหน้า เพื่อให้โมเดลคงเอกลักษณ์สำคัญไว้ขณะจับคู่กับองค์ประกอบภาพของเป้าหมาย

ขั้นตอนที่ 02 — เลือกการตั้งค่าผลลัพธ์

ตั้งความละเอียดและความยาวของผลลัพธ์ จากนั้นปรับว่าภาพอ้างอิงใบหน้าจะชี้นำผลลัพธ์มากน้อยเพียงใด

ขั้นตอนที่ 03 — สร้างและดาวน์โหลด

คลิกสร้างแล้วรอสักครู่ Wan VACE จะสร้างผลลัพธ์ของคุณ ดาวน์โหลดได้เลย หรือสลับอินพุตแล้วรันแบบแบตช์อย่างรวดเร็ว

สร้างและดาวน์โหลด
สิ่งที่ทำได้

วิธีใช้งาน Wan VACE

เวิร์กโฟลว์ 2 ภาพ

เริ่มจากอัปโหลดภาพเป้าหมายเพื่อกำหนดฉาก/ท่าทาง และอัปโหลดภาพใบหน้าเพื่อยึดตัวตน จากนั้นระบบรันผ่าน WanPipeline เพื่อประกอบลำดับเฟรมให้เป็นวิดีโอสั้น เมื่อได้ผลลัพธ์แล้วให้ตรวจความสอดคล้องของใบหน้าและองค์ประกอบหลักก่อนอนุมัติรอบถัดไป หากพบความเพี้ยนให้เปลี่ยนภาพอ้างอิงให้คมชัดขึ้นหรือปรับภาพเป้าหมายให้มุมหน้าชัดเจนกว่าเดิม

เวิร์กโฟลว์ 2 ภาพ

งานที่เหมาะ

เหมาะกับทีมคอนเทนต์ที่ต้องทำคลิปสั้นจากภาพนิ่งโดยยังรักษาเอกลักษณ์ใบหน้าในฉากต่าง ๆ ใช้ได้กับพรีวิวโฆษณา, สตอรี่บอร์ดแบบเคลื่อนไหว, หรือเดโมคอนเซ็ปต์ก่อนถ่ายจริง สำหรับงานอีคอมเมิร์ซสามารถทำคลิปสินค้าแบบมีพรีเซนเตอร์โดยยึดภาพอ้างอิงเดียวกันทั้งชุด เมื่อทำหลายเวอร์ชันให้ล็อกภาพใบหน้าเดิมและสลับเฉพาะภาพเป้าหมายเพื่อเทียบผลลัพธ์ได้เร็ว

งานที่เหมาะ

เช็กลิสต์ก่อนส่งงาน

เพื่อให้ผลลัพธ์นำไปใช้ต่อได้ ควรมีขั้นตรวจคุณภาพด้วย CLIPVisionModel เพื่อประเมินความใกล้เคียงระหว่างภาพอ้างอิงกับเฟรมสำคัญของวิดีโอ ตรวจเพิ่มด้วยสายตาใน 3 จุด: ดวงตา-ปาก, เส้นผม/กรอบหน้า, และการบิดเบี้ยวบริเวณแก้มเมื่อมีการเคลื่อนไหว หากคะแนนหรือการมองเห็นบ่งชี้ว่าเพี้ยน ให้เปลี่ยนภาพใบหน้าเป็นภาพที่แสงนิ่งและหันหน้าตรงมากขึ้นก่อนรันใหม่

เช็กลิสต์ก่อนส่งงาน

ต่อเข้ากับสแต็กทีมได้

งานที่ต้องทำซ้ำและต้องคุมเวอร์ชันสามารถจัดการผ่าน ModelScope เพื่อดึงโมเดลและทรัพยากรที่เกี่ยวข้องให้ตรงกันทั้งทีม เมื่อทำงานแบบอัตโนมัติสามารถใช้ modelscope-cli สำหรับดาวน์โหลด/อัปเดตและล็อกเวอร์ชันในสคริปต์เดียวกัน ช่วยลดปัญหา “ผลลัพธ์ไม่เหมือนกัน” ระหว่างเครื่องของสมาชิกแต่ละคน และทำให้การรีวิวรอบต่อรอบเทียบกันได้ชัดเจน หากมีการเปลี่ยนโมเดลย่อยหรือพารามิเตอร์ ให้บันทึกเวอร์ชันและชุดอินพุตไว้เป็นหลักฐานการตรวจสอบ

ต่อเข้ากับสแต็กทีมได้

เริ่มรันงานจริงบน Cleep AI แล้วตั้งมาตรฐานการตรวจคุณภาพ

อัปโหลดภาพเป้าหมายและภาพใบหน้าเพื่อสร้างคลิปแรก แล้วใช้ขั้นตรวจด้วย CLIPVisionModel เพื่อคัดผลลัพธ์ที่ผ่านเกณฑ์ก่อนส่งต่อทีม หากต้องทำหลายชิ้นในเวลาใกล้กัน ให้กำหนดชุดอินพุตมาตรฐานและล็อกเวอร์ชันผ่าน ModelScope/modelscope-cli เพื่อให้ทุกคนได้ผลลัพธ์เทียบเคียงกัน เมื่อพร้อมแล้วค่อยขยายเป็นชุดงานและเก็บบันทึกการรันแต่ละรอบสำหรับการอนุมัติ

เริ่มรันงานจริงบน Cleep AI แล้วตั้งมาตรฐานการตรวจคุณภาพ
FAQ

คำถามที่พบบ่อย

รองรับวิดีโอยาวแค่ไหน และควรทำอย่างไรถ้าต้องการคลิปยาว?

โดยทั่วไปเหมาะกับคลิปสั้นเพื่อคุมความเสถียรของใบหน้าและรายละเอียด หากต้องการคลิปยาว แนะนำแบ่งเป็นหลายช่วงแล้วต่อในขั้นตัดต่อ พร้อมตรวจความสอดคล้องของแต่ละช่วงก่อนรวมไฟล์

ความสามารถหลักของโมเดลนี้คืออะไร?

จุดเด่นคือการใช้ภาพเป้าหมายกำหนดฉาก/ท่าทาง และใช้ภาพใบหน้าเพื่อยึดตัวตน จากนั้นสร้างวิดีโอที่สามารถนำไปรีวิวความสอดคล้องและทำซ้ำเพื่อปรับคุณภาพได้

ทำไมต้องอัปโหลดทั้งภาพเป้าหมายและภาพใบหน้า?

เพราะสองภาพทำหน้าที่ต่างกัน: ภาพเป้าหมายกำหนดบริบทและองค์ประกอบของช็อต ส่วนภาพใบหน้าช่วยคุมเอกลักษณ์บุคคลให้คงที่ ลดโอกาสที่หน้าจะเปลี่ยนไปเมื่อฉากเปลี่ยน

ควรตรวจอะไรเป็นพิเศษก่อนส่งงานให้ลูกค้าหรือทีมอนุมัติ?

ให้ตรวจเฟรมสำคัญ 3 จุด: รายละเอียดตา-ปาก, กรอบหน้า/เส้นผม, และการบิดเบี้ยวเมื่อมีการเคลื่อนไหว พร้อมใช้ CLIPVisionModel เป็นตัวช่วยประเมินความใกล้เคียงกับภาพอ้างอิง

มีข้อจำกัดอะไรที่ควรรู้ก่อนเริ่มใช้งาน?

ภาพอ้างอิงที่เบลอ แสงแรง หรือมุมหน้าเอียงมาก มักทำให้ความสอดคล้องลดลง และฉากที่มีการบังหน้าเยอะอาจทำให้รายละเอียดเพี้ยนได้ การเลือกภาพที่คมชัดและหน้าชัดเจนจะช่วยให้ผลลัพธ์นิ่งขึ้น

ModelScope และ modelscope-cli เกี่ยวข้องกับการทำงานอย่างไร?

ModelScope ใช้สำหรับจัดการและดึงทรัพยากร/เวอร์ชันของโมเดลให้เป็นมาตรฐาน ส่วน modelscope-cli เหมาะกับการซิงก์เวอร์ชันแบบสคริปต์หรือในงานอัตโนมัติ เพื่อให้ทีมได้ผลลัพธ์สอดคล้องกัน