4060，8G的显存，只能跑跑Q4_M的guff量化，用的4步lora，和马圣人的grok对比了一下，第1第2张grik，第3第4张qwen，第5第6张wan2.2的t2v
qwen对提示词的理解简直无敌，直接中文描述，写个小作文进去都行，还省去了抽卡的环节，几乎说什么做什么，不过缺点也是这个，同一套提示词，画出来全是差不多的
wan就真的毫无质感可言，可能主要用来是生成频的模型吧
grok的质感真是无敌，除了会有点网红脸，但它无脑，又快，一下子好多张，说实话grok有时候的图片，真的看不出是ai
所以想问一下，qwen和wan，有哪些可以提高真实度的lora，能到grok这种真实度就好了，或者是有哪些直接是量化的qwen和wan模型能有这种真实度的也可以
最后顺便问一下，wan2.2我只要用官方的那个2.2的4步lora就会很糊，糊到只有一个隐约的影子，但是换成2.1那个14b的4步lora就好了，什么原因