Wan_Video_Attack_Sprite_Animation

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Erstellt von

Teluv

auf Civitai

by Teluv - Wan_Video_Attack_Sprite_Animation V2

Notizen des Erstellers

🎮 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

Made this model? Show this badge on your page.

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Also ranked: #42 Hottest Wan model

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Beliebtheitstrend von Wan_Video_Attack_Sprite_Animation

Heat-Score, letzte 12 Monate

Heat-Score

8,002°

Diese Woche

▼

0.4%

8,004° damals, 8,002° jetzt

Diesen Monat

▼

1.8%

8,012° damals, 8,002° jetzt

Vergangenes Jahr

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

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.

+907°

Civitai-Downloads

1,019 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.

+345°

Likes

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

+8°

Verbreitungsrate

Etwa 0 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 8,002°, 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.
1,019 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+907°
7,907°
laufende Summe
3
Füge die Likes hinzu.
199 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
+345°
8,252°
laufende Summe
4
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 0 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+8°
8,260°
laufende Summe
5
Nimm das Alter weg.
Die Wan-Gewichte kamen im 2025 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
−258°
8,002°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
8,002°

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.

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Bild von Teluv auf Civitai

Bild von Teluv auf Civitai

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Render by BrokenB on

Einstellungen

Schritte

Guidance

Seed

939707416742076

Größe

768x512

Prompt

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

Negativer Prompt

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

Einstellungen

Sampler

Euler

Schritte

Guidance

Seed

940577204639348

Größe

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.

Negativer Prompt

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

Einstellungen

Schritte

Guidance

Seed

1103670603340867

Größe

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

Negativer Prompt

Render by Teluv on

Einstellungen

Größe

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

Bild von lord_yas2009 auf Civitai

Einstellungen

Größe

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.