A Better Wolf V2.0 ZImageTurbo

Terbaik untuk pemula. Alur kerja yang kuat, kurva pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Pro studio (SpyGlass) Web

Buat video, gambar, persona chat kustom, dan lainnya.

Jelajahi model, render, dan perbaiki dari browser atau ponsel mana pun.

Discord bot (Vector)

Tambahkan Vector ke servermu atau gabung Discord Vector. Buat apa saja!

Unified Editor Web

Editor untuk gambar dan video: render, edit, tingkatkan kualitas, dan lainnya dalam satu halaman.

Civitai Web

Bayar per penggunaan

Buat di situs Civitai; setiap gambar dibayar dengan kredit Buzz.

Aplikasi lokal

Perlu pengaturan

Install program lokal kalau komputermu punya hardware yang cukup.

ModelDuel Web

Bayar per penggunaan

Hasilkan prompt yang sama pada hingga 50 model checkpoint/base sekaligus.

Sewa GPU di cloud

Graydient Cloud GPU

327 unduhan · 42 suka di Civitai

Biaya tetap, penggunaan tanpa batas. Model ini terpasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Dikenakan per menit

Sewa GPU per menit dan atur model sendiri.

Dibuat oleh

Torque

di Civitai

by Torque - A Better Wolf

Catatan pembuat

Have you noticed that when a wolf snarls you can see its gums but most AI models don't show this? Trained on 689 photos of real wolves (no art, no werewolves nor AI gen), tagged manually and using GPT4 and joycaption to 275 tokens each. The main trigger word is wolf so Just add this lora and prompt as usual and get - A Better Wolf™ - Flux 2 [klein] 9b Wow Flux 2 almost nails wolves right out of the box, but stuff like the teeth and eyes improve with this lora, snarl, angry, growling and interactions such as eating improve. try this one which can handle the lora + 8 reference images ZImageTurbo This model is trained on the v2 dataset, in 6000 steps using default settings in Ostris AI-Toolkit. It started out great then at 3000 steps I got deformities which cleared up at 6000 steps. I'm pretty happy with the result. the fur improves from being ruffled to smooth more wolf like Qwen I've enhanced the dataset to a v2 using 689 images and joycaption to meticulously describe each scene. then trained I trained using Ostris new 3 bit quant and side chain "accuracy recovery adapter" . The LoRA is CLIP-heavy: it defines shape and features, not style. so load it onto the CLIP side of your workflow. i use a modified workflow from Aitrepreneur and can't really share it. Flux: We have 3 versions two of which works and the third is for creating nightmares. Recommended is trained on 750 steps and gives a very impressive result Light is lighter trained at 500 steps and can add detail to a scene - I've kept all test images with seed = 1 and prompts in same order so you can compare the two models - Bad Taxidermy can create good results, which is why I uploaded it but it turned out to be very over trained and give absolutely horrible images. so don't download it unless you need that. Trained using SDXL: This LORA has been tested quite a lot now and it fixes a lot of the wolf related issues in SDXL NB Training data included

SHA256

24DF63144589E54AFE9C5CDFB85B90D72E23F278841A6EEF91466E7CC56DF015

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #73 Hottest Zimage LoRA

Not this creator?

Get your own badge

Tren popularitas A Better Wolf V2.0 ZImageTurbo

Skor panas sejak 30 Nov 2025

Skor panas

7,857°

Minggu ini

n/a

Belum dirilis/dilacak

Bulan ini

n/a

Belum dirilis/dilacak

Tahun lalu

n/a

Belum dirilis/dilacak

7,000°

Floor

Skala berjalan dari 0° sampai 9.999°. Semua yang di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh sumber mana pun, yang memakai angka pengganti di sana supaya daftar tetap lengkap. 7,000° adalah titik awal data yang diukur: model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di floor, dan pengukuran mengisi derajat di atasnya. Floor tidak mengatakan apa-apa tentang model; hanya derajat di atasnya yang berbicara, dan itu yang membedakan satu model dengan yang lain.

+756°

Unduhan Civitai

327 unduhan versi tepat ini di Civitai. Unduhan adalah bahan terberat dan dihitung dalam skala log: sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi model dengan sejuta unduhan tidak seribu kali lebih panas dari yang seribu unduhan. Enam sumber unduhan berbagi satu istilah itu, dibagi proporsional sesuai jumlahnya.

+245°

Suka

42 suka dan jempol ke atas dari berbagai sumber. Suka dihitung setengah unduhan, dengan skala log yang sama.

+2°

Tingkat adopsi

Sekitar 0 unduhan per hari, diukur antara dua pembacaan sumber, tidak pernah ditebak dari rata-rata seumur hidup. Kecepatan dihitung seperempat dari istilah unduhan, jadi lonjakan baru terlihat tanpa membiarkan lonjakan satu hari mengalahkan penggunaan bertahun-tahun.

−146°

Usia

−146° karena bobot Zimage keluar di 2025. Setiap model mewarisi usia bobot yang dipakai: 150° per tahun, sampai 750°, dan terus bertambah sampai itu. Tanpa ini, puncak daftar akan diisi checkpoint 2022 dan 2023 hanya karena unduhan yang sudah bertahun-tahun menumpuk.

Tampilkan rincian

Setiap angka di situs ini bisa dicek. Skor heat model ini adalah 7,857°, dan ini dibangun satu bahan pada satu waktu, dengan total berjalan setelah setiap langkah: floor, derajat yang ditambahkan setiap sumber, bonus untuk jenis model dan pengurangan karena usia bobotnya. Warna-warna itu adalah rentang pada grafik di atas. Glosarium di akhir menjelaskan setiap istilah.

1
Mulai dari floor.
Kenapa 7,000° dan bukan nol: skala dari 0° sampai 9.999°, dan bagian di bawah 7,000° disediakan untuk model yang belum dilaporkan sumber mana pun, yang memakai angka pengganti supaya daftar tetap lengkap dan tidak pernah mengalahkan model dengan data. 7,000° adalah titik awal data yang diukur. Model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di sini; semua yang berikutnya adalah pengukuran, dan ruang di atas floor memuat sepuluh langkah sepuluh kali lipat unduhan dengan 300° masing-masing. Floor sama untuk semua model, jadi tidak menentukan apa-apa; yang menentukan adalah derajat di atasnya.
7,000°
total berjalan
2
Tambahkan unduhan.
327 setara unduhan secara total, dari Unduhan Civitai. Sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi ukuran penting tapi tidak pernah mendominasi skor.
+756°
7,756°
total berjalan
3
Tambahkan suka.
42 suka dan jempol ke atas, dengan bobot setengah dari satu unduhan.
+245°
8,001°
total berjalan
4
Tambahkan tingkat adopsi.
Sekitar 0 unduhan per hari sekarang, diukur antara dua pembacaan, dengan bobot seperempat.
+2°
8,003°
total berjalan
5
Lepaskan usia.
Bobot Zimage keluar di 2025: 150° per tahun, sampai 750°, bertambah sampai saat itu.
−146°
7,857°
total berjalan
=
Skor heat.
Posisi model ini di setiap daftar di situs ini. Tidak ada yang mengubahnya selain ini.
7,857°

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Bagaimana popularitas model ini bergerak dibandingkan dengan katalog lainnya: pertumbuhan unduhan, suka, dan penggunaan setiap periode, diukur terhadap pertumbuhan model biasa dalam periode yang sama, dengan skor panasnya saat itu. Di atas pertumbuhan biasa berarti naik, di bawahnya berarti turun. Masa lalu direkonstruksi dari total hari ini, hari pertama model, dan kecepatan unduhan yang diukur jika ada dua pembacaan; model yang belum ada di awal periode menunjukkan n/a.

Contoh render

Prompt dan pengaturan yang dibagikan oleh orang-orang yang membuat render ini di Civitai. Pilih sebuah render untuk melihat cara membuatnya.

Dapatkan prompt ini

Render by Scary_Court on

Pengaturan

Sampler

undefined

Langkah

Guidance

Seed

2069572522

Ukuran

1216x832

Clip skip

Bobot yang dipakai

Prompt

closeup of black wolf with ice blue eyes staring into the camera, flash photo, black background

Render by Torque on

Pengaturan

Sampler

Euler

Langkah

Guidance

Seed

905544911511556

Ukuran

1920x1088

Prompt

pack of wolves running in the snow in a dense confir forest, the wolves kick up snow, golden hour snowy,

Render by Torque on

Pengaturan

Sampler

Euler

Langkah

Guidance

Seed

707717770868959

Ukuran

1920x1088

Prompt

a wolf sitting in the presidents chair addressing the nation from the oval office wearing a red baseball cap saying "make predators eat children again"

Prompt negatif

human, human hands

Render by Torque on

Pengaturan

Sampler

Euler

Langkah

Guidance

Seed

961008854857472

Ukuran

1920x1088

Prompt

closeup of black wolf staring into the camera, flash photo, black background

Render by Torque on

Pengaturan

Sampler

Euler

Langkah

Guidance

Seed

317012651629227

Ukuran

1920x1088

Prompt

a photo of a medieval knight in armor walking a white wolf inside a castle

Render by Torque on

Pengaturan

Sampler

Euler

Langkah

Guidance

Seed

186553377675534

Ukuran

1920x1088

Prompt

stunning photo of furious angry snarling wolf, the wolf's lips are cureled back and the white wolf teeth are clearly visible. the wolf stares into the camera with an intimidating and cruel stare, the wolf is sitting at a bar with a beer, the photo is a wide angle shot showing the bar and other patrons looking at the wolf with a conserned expression

Render by Torque on

Pengaturan

Sampler

Euler

Langkah

Guidance

Seed

727149772394906

Ukuran

1920x1088

Prompt

Render by Torque on