/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Wan2.2-I2V-A14B
Библиотека
diffsynth
Опубликована
1 окт 2026

Wan-CoF

Видео из изображенияИзображение, текст → видео

LoRA-адаптер Wan2.2-I2V-A14B для создания видео по изображению с обучением на данных OpenCoF.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Wan-CoF — LoRA-адаптер для Wan2.2-I2V-A14B, разработанный авторами работы OpenCoF: Learning to Reason Through Video Generation. Он дообучен на наборе OpenCoF-17K без добавления отдельной архитектуры для рассуждений и предназначен для создания видео по исходному изображению. Адаптер включает отдельные веса для экспертов с высоким и низким уровнем шума; для работы нужны оба адаптера и базовые веса Wan2.2-I2V-A14B, которые в репозитории Wan-CoF не входят.

В статье сообщаются улучшенные результаты по сравнению с базовой моделью на MME-CoF и VIPER и небольшой прирост на подмножестве I2V бенчмарка RULER-Bench. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание видео по исходному изображению
  • анимация изображения с помощью генеративной модели
  • генерация видео с опорой на OpenCoF-17K

Ограничения

Адаптер не содержит базовые веса Wan2.2-I2V-A14B; для запуска необходимы оба LoRA-файла — для экспертов с высоким и низким уровнем шума. Результаты бенчмарков приведены в README со ссылкой на статью и зависят от полного протокола оценки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Wan-CoF

Wan-CoF is the data-only model from OpenCoF: Learning to Reason Through Video Generation. It is obtained by LoRA fine-tuning Wan2.2-I2V-A14B on OpenCoF-17K, without adding a reasoning-specific architecture.

Adapter files

Both adapters are required because the base model has separate denoising experts:

high_noise_lora/model.safetensors
low_noise_lora/model.safetensors

The adapters do not include the Wan2.2-I2V-A14B base weights.

Evaluation

Headline results reported in the paper:

BenchmarkMetricWan2.2-I2V-A14BWan-CoF
MME-CoFOverall (0–4)1.001.30
VIPERPOC@1.03.37.5
RULER-BenchOverall, I2V subset (0–100)55.856.8

See the paper for the complete protocol and per-category results.

License and citation

The adapters are released under Apache-2.0 and require the separately licensed Wan2.2-I2V-A14B base model. Please cite both OpenCoF and Wan when using them.

@article{chen2026opencof,
  title   = {OpenCoF: Learning to Reason Through Video Generation},
  author  = {Chen, Xinyan and Guo, Ziyu and Zhang, Renrui and Jiang, Dongzhi and Li, Hongsheng},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2607.08763},
  year    = {2026}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffsynth

Нельзя запустить

Модели «картинка → видео» пока не запускаются.

Ревизия весов
8e6708f

0 моделей