Sigma Face Expression

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Wan 2.2 LoRAs bestehen aus zwei Dateien, eine für den High-Noise-Experten und eine für den Low-Noise-Experten, und beide sind auf dieser Seite. Nutze die beiden Dateien zusammen. Der Heat-Score und die Zahlen in dieser Liste beziehen sich auf die High-Noise-Datei; die eigenen Werte der Low-Noise-Datei werden nicht addiert.

Erstellt von

Lorakszak

auf Civitai

by Lorakszak - Wan2.2 Image to Video sigma face LORA

Notizen des Erstellers

Disclaimer If you find my models interesting Please Like and Follow on Civitai and other platforms (see link in my bio) it helps, GPU is not cheap nowadays! Wan2.2 Image to Video sigma face LORA To use it successfully please use both High and Low noise versions at the same time at inference (might work with only high noise, although I haven't tested it) Trigger phrase: ... doing sigma face expression Recommended LORA strength 1-1.4 for both High noise and low noise. I'm generating with 1.0 on both, or 1.2/1.4 on high and 1.0 on low noise. Lora trained only on 6 real videos (using LORA for different style images like anime/claymation might not yield satisfactory results) I just started creating for the community, after working for various companies the time has finally come to devote some time to open source. ;) Have fun folks!

Triggerwörter

doing sigma face expression

SHA256

CAAA7EDDBE126A2DCF6CDF75EE69954FA45BEF7F220D0EF664384F14836B1819

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

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Also ranked: #28 Hottest Wan model

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Beliebtheitstrend von Sigma Face Expression

Heat-Score, letzte 12 Monate

Heat-Score

8,049°

Diese Woche

▼

0.4%

8,052° damals, 8,049° jetzt

Diesen Monat

▼

1.5%

8,059° damals, 8,049° jetzt

Vergangenes Jahr

▼

7.2%

8,144° damals, 8,049° jetzt

7,000°

Grundwert

Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.

+964°

Civitai-Downloads

1,545 Downloads dieser genauen Version auf Civitai. Downloads sind die wichtigste Zutat und werden auf einer Log-Skala gezählt: Zehnmal so viele Downloads erhöhen den Wert um 300°, sodass ein Modell mit einer Million Downloads nicht tausendmal heißer ist als eines mit tausend. Die sechs Download-Quellen teilen sich diesen Wert anteilig entsprechend ihrer Anzahl.

+329°

Likes

154 Likes und Daumen hoch über die Quellen hinweg. Ein Like zählt halb so viel wie ein Download, auf derselben logarithmischen Skala.

+14°

Verbreitungsrate

Etwa 1 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.

−258°

Alter

−258°, weil die Wan-Gewichte im 2025 erschienen sind. Jedes Modell übernimmt das Alter der Gewichte, auf denen es basiert: 150° pro Jahr, bis zu 750°, und es wächst bis dahin weiter. Ohne das wären die Spitzenplätze der Liste Checkpoints aus 2022 und 2023, die durch jahrelange Downloads so hoch gestiegen sind.

Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen

Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 8,049°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.

1
Starte beim Grundwert.
Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
7,000°
laufende Summe
2
Füge die Downloads hinzu.
1,545 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+964°
7,964°
laufende Summe
3
Füge die Likes hinzu.
154 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
+329°
8,293°
laufende Summe
4
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 1 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+14°
8,307°
laufende Summe
5
Nimm das Alter weg.
Die Wan-Gewichte kamen im 2025 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
−258°
8,049°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
8,049°

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.

Beispielbilder

Prompts und Einstellungen, geteilt von den Leuten, die diese Bilder auf Civitai erstellt haben. Wähle ein Bild, um zu sehen, wie es entstanden ist.

Diesen Prompt holen

Render by Lorakszak on

Einstellungen

Sampler

Euler

Größe

448x600

Prompt

a viking female doing sigma face expression

Render by Lorakszak on

Einstellungen

Sampler

Euler

Größe

504x600

Prompt

a man doing sigma face expression

Render by Lorakszak on

Einstellungen

Sampler

Euler

Größe

400x600

Prompt

female samurai doing sigma face expression, in the background flickering neon lights

Render by Lorakszak on

Einstellungen

Sampler

Euler

Größe

600x600

Prompt

a young woman with red hair doing sigma face expression

Render by Lorakszak on

Einstellungen

Sampler

Euler

Größe

384x512

Prompt

man doing sigma face expression

Render by Lorakszak on

Einstellungen

Größe

400x600

Prompt

a woman riding a flying machine through the clouds while doing sigma face expression, in the background moving clouds

Render by Lorakszak on

Einstellungen

Sampler

Euler

Größe

336x600

Prompt

woman doing sigma face expression

Render by Lorakszak on

Wie man eine LoRA installiert: Ordner, Dateiprüfung und erste Nutzung in ComfyUI, Forge, Automatic1111 und Draw Things

Einstellungen

Sampler

Euler

Größe

584x600

Prompt

Anakin Skywalker doing sigma face expression

Lokal ausführen: Hoher Rauschanteil

Wie man installiert

24. Sep 2025

Civitai öffnen Herunterladen

wan2_2_14b_i2v_sigma_000002100_high_noise.safetensors

146 MB · SafeTensor

Downloads werden von Civitai bereitgestellt. Manche Ersteller verlangen zuerst eine Anmeldung bei Civitai.

Lokal ausführen: Niedriger Rauschanteil

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wan2_2_14b_i2v_sigma_000002100_low_noise.safetensors

146 MB · SafeTensor

Downloads werden von Civitai bereitgestellt. Manche Ersteller verlangen zuerst eine Anmeldung bei Civitai.

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