Wan_Video_Attack_Sprite_Animation

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Créé par

Teluv

sur Civitai

by Teluv - Wan_Video_Attack_Sprite_Animation V2

Notes du créateur

🎮 Hello, this is Teluv! I’m planning to create various AI models related to games in the future 🤖✨ Currently, I’m working in the game industry focusing on AI 🕹️💡 💬 If you’d like to share ideas or have discussions with me, please feel free to reach out via the following: 📧 Email: 💬 Discord: teluv Looking forward to connecting with you! 🚀🔥 Model description (English) 📌 Model Card: Wan_Video_Attack_Sprite_Animation 🚨 Notice This model is currently under R&D and experimental training. The file may be unstable, and frequent updates with improved quality will be provided soon. - Base Model: Wan2.2 - Training Steps: 3000 Description This LoRA model was trained for game asset production, focusing on side-view character attack animations. It improves consistency in generating sprite-style attack effects, making it suitable for 2D action and idle-RPG games. 👉 A Low Noise version of this model is also available. To download the full set of LoRAs, please visit: 🔗 모델 설명 (한국어) 📌 모델 카드: Wan_Video_Attack_Sprite_Animation 🚨 알림 이 모델은 현재 R&D 과정에서 실험적으로 학습된 상태입니다. 파일이 불안정할 수 있으며, 빠른 시일 내 퀄리티 향상 업데이트가 제공될 예정입니다. - 베이스 모델: Wan2.2-I14V - 학습 스텝 수: 3000 설명 이 LoRA 모델은 게임 에셋 제작을 목적으로 학습되었으며, 특히 사이드뷰 캐릭터 공격 애니메이션에 특화되어 있습니다. 일관된 스프라이트 스타일 공격 이펙트를 생성하는 데 도움을 주며, 2D 액션 게임 및 방치형 RPG 게임에 적합합니다. 👉 추가로 Low noise 모델도 있으므로 전체 LoRA를 다운로드하시려면 아래 주소를 방문해주세요: 🔗

SHA256

9DCAF603A283D3A4161B1456B10DB07F66F8475889591B1338DA519C7C8096D3

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Tendance de popularité de Wan_Video_Attack_Sprite_Animation

Score de chaleur, derniers 12 mois

Score de popularité

8,002°

Cette semaine

▼

0.4%

8,004° alors, 8,002° maintenant

Ce mois-ci

▼

1.8%

8,012° alors, 8,002° maintenant

L'année passée

n/a

Pas encore publié/suivi

7,000°

Plancher

L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.

+907°

Téléchargements Civitai

1,019 téléchargements de cette version exacte sur Civitai. Les téléchargements sont l'ingrédient le plus lourd et sont comptés sur une échelle logarithmique : multiplier par dix les téléchargements ajoute 300° au score, donc un modèle avec un million de téléchargements n'est pas mille fois plus chaud qu'un avec mille. Les six sources de téléchargements partagent ce terme, réparti proportionnellement à leurs comptes.

+345°

Likes

199 likes et pouces levés sur toutes les sources. Un like vaut la moitié d’un téléchargement, sur la même échelle logarithmique.

+8°

Taux d’adoption

Environ 0 téléchargements par jour, mesurés entre deux relevés des sources, jamais estimés à partir d’une moyenne sur la durée. La vitesse compte pour un quart du terme téléchargement, donc une poussée récente apparaît sans qu’un pic d’un jour dépasse des années d’usage.

−258°

Âge

−258° parce que les poids Wan sont sortis en 2025. Chaque modèle hérite de l’âge des poids sur lesquels il est construit : 150° par an, jusqu’à 750°, et ça continue de grandir jusqu’à ce seuil. Sans ça, le haut de la liste serait occupé par des checkpoints de 2022 et 2023 grâce aux téléchargements accumulés sur des années.

Afficher le détail

Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 8,002°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.

1
Commence au plancher.
Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.
7,000°
total en cours
2
Ajoute les téléchargements.
1,019 équivalents de téléchargement au total, venant de Téléchargements Civitai. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.
+907°
7,907°
total en cours
3
Ajoute les likes.
199 likes et pouces levés, à moitié du poids d’un téléchargement.
+345°
8,252°
total en cours
4
Ajoute le taux d’adoption.
Environ 0 téléchargements par jour en ce moment, mesurés entre deux relevés, à un quart du poids.
+8°
8,260°
total en cours
5
Enlève l’âge.
Les poids Wan sont sortis en 2025 : 150° par an, jusqu’à 750°, qui augmente jusqu’à ce moment.
−258°
8,002°
total en cours
=
Le score de chaleur.
La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.
8,002°

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.

Rendus d'exemple

Prompts et réglages partagés par les personnes qui ont réalisé ces rendus sur Civitai. Choisissez un rendu pour voir comment il a été fait.

Obtenir ce prompt

Rendu de Teluv sur Civitai

Rendu de Teluv sur Civitai

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Render by BrokenB on

Réglages

Étapes

Guidance

Seed

939707416742076

Taille

768x512

Prompt

a game sprite animation, witch dramatically spins her staff and casts an explosive spell. p1x3lstyl3, pixel art

Prompt négatif

色调艳丽，过曝，静态，细节模糊不清，字幕，风格，作品，画作，画面，静止，整体发灰，最差质量，低质量，JPEG压缩残留，丑陋的，残缺的，多余的手指，画得不好的手部，画得不好的脸部，畸形的，毁容的，形态畸形的肢体，手指融合，静止不动的画面，杂乱的背景，三条腿，背景人很多，倒着走, Static, motionless, still, ugly, bad quality, worst quality, poorly drawn, blurry,

Render by MedliKnight on

Réglages

Sampler

Euler

Étapes

Guidance

Seed

940577204639348

Taille

720x720

Prompt

Pixelated woman is spinning her scythe around. Attack animation, twirling around with her scythe. At the end she jumps up into the air and slams the scythe down in front of her.

Prompt négatif

色调艳丽，过曝，静态，细节模糊不清，字幕，风格，作品，画作，画面，静止，整体发灰，最差质量，低质量，JPEG压缩残留，丑陋的，残缺的，多余的手指，画得不好的手部，画得不好的脸部，畸形的，毁容的，形态畸形的肢体，手指融合，静止不动的画面，杂乱的背景，三条腿，背景人很多，倒着走

Render by BrokenB on

Réglages

Étapes

Guidance

Seed

1103670603340867

Taille

768x512

Prompt

a game sprite animation, knight leaping forward in a somersault and smashing his giant sword down on the ground, creating a shockwave. p1x3lstyl3, pixel art

Prompt négatif

Render by Teluv on

Réglages

Taille

1280x720

Prompt

a knight swings a radiant sword in rapid succession. Each motion cuts through the darkness, unleashing arcs of glowing silver energy. Shards of frost and sparkling fragments burst outward as the blade slashes relentlessly, leaving behind a divine aura that lingers in the void.

Render by idh450374 on

Rendu de lord_yas2009 sur Civitai

Réglages

Taille

960x960

Prompt

a cute teddy bear warrior holding a blazing fire sword charges forward with determination. The flaming blade surges with molten energy as it slashes through the darkness, scattering fiery sparks and glowing embers. The bear roars silently with courage as a radiant fire aura bursts outward, leaving trails of searing heat and shimmering flame particles lingering in the void.