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ओपन AI मॉडल पर नज़र

[WAN2.2] Metalcification Redmond I2V 14B

7735°
[WAN2.2] Metalcification   Redmond   I2V   14B
इस मॉडल को चलाएं
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Civitai की साइट पर जनरेट करें; हर इमेज के लिए Buzz क्रेडिट्स का भुगतान करें।

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प्रयोग के अनुसार भुगतान

एक बार में 50 तक चेकपॉइंट/बेस मॉडल पर एक ही प्रॉम्प्ट जनरेट करें।

Wan 2.2 LoRAs दो फाइलों में आते हैं, एक उच्च-शोर एक्सपर्ट के लिए और एक निम्न-शोर एक्सपर्ट के लिए, और दोनों इस पेज पर हैं। दोनों फाइलों को साथ में इस्तेमाल करें। इस लिस्टिंग के हीट स्कोर और आंकड़े उच्च-शोर फाइल के हैं; निम्न-शोर फाइल के अपने काउंट जोड़े नहीं गए हैं।
निर्माता
artificialguybr
Civitai पर
by artificialguybr - This LoRA specializes in creating mesmerizing metalcification effects - the transformation of objects into metallic forms. Watch as everyday materials gradually transform into stunning metallic surfaces with realistic textures, reflections, and properties. The model captures the gradual process of metallization with beautiful visual effects.
निर्माता के नोट्स
💖 Support My Work & Explore More If this model is useful to you, your support helps me keep publishing free models and open-source AI tools. - Patreon: - Ko-fi: - Buy Me a Coffee: Discover more of my models, projects, and practical AI resources: - Portfolio: — models, projects, and experiments. - Prompt library: — curated prompts for image and language models. - AI tools directory: — a curated directory of useful AI tools. - Twitter/X: — new models announced here first. Special Thanks: This project was made possible thanks to generous sponsorship and GPU time provided by Redmond Ai. We are grateful for their support in training this LoRA. Metalcification LoRA for Wan Model Description This LoRA specializes in creating mesmerizing metalcification effects - the transformation of objects into metallic forms. Watch as everyday materials gradually transform into stunning metallic surfaces with realistic textures, reflections, and properties. The model captures the gradual process of metallization with beautiful visual effects. Trigger Words The trigger phrase is Metalcification. For best results, use “Metalcification” in your prompt when describing a scene. The model will create a transformation sequence where objects gradually turn into metallic versions of themselves. Setup for ComfyUI To use this LoRA in ComfyUI, simply place the files in your loras directory: - Download both [WAN2.2]Metalcification_Redmond_low_noise.safetensors and [WAN2.2]Metalcification_Redmond_high_noise.safetensors and place them in ComfyUI/models/loras/ Ensure your ComfyUI environment is already configured to run Wan models. Example Workflow (ComfyUI) In your ComfyUI workflow, add a Load LoRA node after your base model loader. - Load your base Wan model. - Connect the output of the model loader to the model input of the Load LoRA node. - Select [WAN2.2]Metalcification_Redmond_low_noise.safetensors and [WAN2.2]Metalcification_Redmond_high_noise.safetensors in the Load LoRA node. - Connect the MODEL output of the LoRA node to your KSampler. - Adjust the strength_model as needed (0.8-1.0 is a good starting point). Example Prompts Here are some example prompts to get you started with Metalcification: - Metalcification​
ट्रिगर शब्द
Metalcification
Civitai पर 357 डाउनलोड · 25 लाइक
SHA256
3CC5FCF17722C0E709A432C05B2041E54109651D50766E44A4083388B8766971
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
ModelTrends.ai पर [WAN2.2] Metalcification Redmond I2V 14B: Heat 7,735°
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[WAN2.2] Metalcification Redmond I2V 14B लोकप्रियता रुझान
7 Dec 2025 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
7,735°
इस सप्ताह
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
इस महीने
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
[WAN2.2] Metalcification Redmond I2V 14B: 7 Dec 2025 से हीट स्कोर7,000°7,278°7,556°7,834°8,112°Dec 2025Feb 2026Apr 2026Jun 2026Aug 2026Oct 20267,735°ModelTrends.ai
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+772°
Civitai डाउनलोड
Civitai पर इस सटीक संस्करण के 357 डाउनलोड। डाउनलोड सबसे भारी घटक हैं और लॉग स्केल पर गिने जाते हैं: दस गुना डाउनलोड से 300° समान बढ़ोतरी होती है, इसलिए एक मिलियन डाउनलोड वाला मॉडल हजार डाउनलोड वाले मॉडल से हजार गुना ज्यादा गर्म नहीं होता। छह डाउनलोड स्रोत उस एक अवधि को साझा करते हैं, उनके गिनती के अनुपात में विभाजित।
+212°
लाइक्स
स्रोतों में कुल 25 लाइक्स और थम्ब्स अप। एक लाइक आधे डाउनलोड के बराबर होता है, उसी लॉग स्केल पर।
+9°
अपनाने की दर
लगभग 0 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।
−258°
उम्र
−258° क्योंकि Wan वज़न 2025 में आए थे। हर मॉडल उस वज़न की उम्र विरासत में लेता है जिस पर वह बना है: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक, और तब तक बढ़ता रहता है। इसके बिना सूची के शीर्ष पर 2022 और 2023 के चेकपॉइंट होते जो वर्षों के डाउनलोड के बल पर होते।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 7,735° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
  1. 1
    फर्श से शुरू करें।
    क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।
    7,000°
    चल रहा कुल
  2. 2
    डाउनलोड जोड़ें।
    कुल 357 डाउनलोड-बराबर, Civitai डाउनलोड से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।
    +772°
    7,772°
    चल रहा कुल
  3. 3
    लाइक्स जोड़ें।
    25 लाइक्स और अंगूठा ऊपर, जो एक डाउनलोड के आधे वजन के बराबर हैं।
    +212°
    7,984°
    चल रहा कुल
  4. 4
    अपनाने की दर जोड़ो।
    अभी लगभग 0 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।
    +9°
    7,993°
    चल रहा कुल
  5. 5
    उम्र हटा दो।
    Wan वेट्स 2025 में आए थे: सालाना 150°, अधिकतम 750°, तब तक बढ़ते रहते हैं।
    −258°
    7,735°
    चल रहा कुल
  6. =
    हीट स्कोर।
    इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।
    7,735°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
हीट स्कोर
एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
फ्लोर
7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
डाउनलोड-बराबर
स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
लॉग स्केल
दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
लाइक्स
हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
अपनाने की दर
अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
मापा और अनुमानित
मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
सीडर
कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
AI हॉरड
एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
जनरेशन साइट्स
ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
OpenRouter टोकन
Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
LoRA और एम्बेडिंग
छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
फैमिली और वज़न
जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
उम्र
कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
फैमिली बूस्ट
इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
स्टैंड-इन स्कोर
एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
नया! (ग्रेस अवधि)
एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
ट्रेंड
किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
सामान्य मॉडल
कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
उदाहरण रेंडर
Civitai पर ये रेंडर बनाने वाले लोगों द्वारा साझा किए गए प्रॉम्प्ट और सेटिंग्स। यह देखने के लिए कोई रेंडर चुनें कि इसे कैसे बनाया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
स्थानीय रूप से चलाएं: उच्च शोर
[WAN2.2]Metalcification_Redmond_high_noise.safetensors
146 MB · SafeTensor
डाउनलोड Civitai द्वारा दिए जाते हैं। कुछ निर्माता पहले Civitai में लॉगिन माँगते हैं।
स्थानीय रूप से चलाएं: निम्न शोर
[WAN2.2]Metalcification_Redmond_low_noise.safetensors
146 MB · SafeTensor
डाउनलोड Civitai द्वारा दिए जाते हैं। कुछ निर्माता पहले Civitai में लॉगिन माँगते हैं।