Graceful spinning effect | Wan_video_14B ITV
8286°
모델 실행
제공 / 광고
Easy Creator (Prism) 웹
무제한 · 정액제
초보자에게 최적. 강력한 워크플로우, 낮은 학습 곡선.
PirateDiffusion 텔레그램
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Civitai 사이트에서 생성; 이미지마다 Buzz 크레딧 사용.
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설정 필요
내 컴퓨터 성능이 되면 로컬 프로그램을 설치해.
ModelDuel 웹
사용량별 결제
한 번에 최대 50개의 체크포인트/기본 모델에서 동일한 프롬프트를 생성하세요.
by allpleoleo439 - Graceful spinning effect | Wan_video_14B IT
제작자 노트
Using this LORA, you can achieve a graceful spinning effect. Although it differs from my initial expectations, it is still functional and usable.
Recommended usage:
-
Keep the weight below 0.8 to effectively reduce unnatural body distortions.
Over the past few days, I have conducted numerous experiments, testing various frame extraction methods and different frame combinations. However, I discovered that achieving better results requires more VRAM.
Currently, I only have 24GB of VRAM, which limits my ability to create more complex LORAs. Through multiple combination tests, this version is the only one that remains within an acceptable range.
Each combination requires several hours to process, and my GPU frequently loses CUDA response during video rendering. Perhaps I need more experimentation or collaboration with other creators to further improve this LORA.
このLORAを使用すると、華麗なターン(回転)エフェクト を得ることができます。
最初に想定していたものとは少し違いますが、それでも十分に使えるレベルになっています。
推奨設定:
-
0.8以下の重み で使用すると、体の異常なねじれを効果的に抑えることができます。
ここ数日間、さまざまな フレーム抽出方法 や 異なるフレームの組み合わせ を試しました。
しかし、より良い結果を得るためには、より大きなVRAMが必要 であることに気づきました。
現在、私は 24GBのVRAM しか使用できないため、複雑なLORAを作成するのが難しい状況です。
さまざまな組み合わせを試しましたが、現時点で 正常な範囲内で動作するのはこのバージョンだけ です。
各組み合わせの処理には 数時間 かかり、さらに 動画のレンダリング中にCUDAの応答が失われる ことも頻繁に発生しています。
より良い結果を得るために、さらに多くの試行錯誤を重ねるか、他のクリエイターと交流して知見を深める必要があるかもしれません。
我本來打算做一個轉身後翹一下屁股然後勾一下腳的俏皮動作
無奈target_frames 實在沒辦法吃到這個高的參數 可能要找找原作者還是大佬們有沒有解方
트리거 단어
Turn
Spin
Rotation
Pirouette
SHA256
E1BEBC5FC09C14A4BBEE266C5F8F77830F414F3B735097A0B3A683B8C189F671
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #365 Hottest AI model · #9 Hottest Wan model
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Graceful spinning effect | Wan_video_14B ITV 인기 추세
히트 점수, 지난 12개월
인기 점수
8,286°
이번 주
▲
0.6%
8,286° 당시, 8,286° 현재
이번 달
▲
2.8%
8,287° 당시, 8,286° 현재
지난 1년
▲
89.7%
8,241° 당시, 8,286° 현재
7,000°
기준점
점수는 0°부터 9,999°까지 있어. 7,000° 아래는 아직 어떤 출처에서도 보고되지 않은 모델들을 위해 남겨둔 영역이고, 그 모델들은 목록이 완성되도록 임시 점수를 받지. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야: 실제 데이터는 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 기준점에 위치하고, 그 위로 측정된 점수가 쌓여. 기준점 자체는 모델에 대해 아무것도 말해주지 않고, 위에 쌓인 점수만이 모델 간 차이를 만들어.
+748°
Civitai 다운로드
Civitai에서 이 정확한 버전의 다운로드 수 6,514회. 다운로드가 가장 큰 비중이며 로그 스케일로 계산됩니다: 다운로드가 10배 증가하면 300°만큼 증가하므로 백만 다운로드 모델이 천 다운로드 모델보다 1000배 뜨겁지 않습니다. 여섯 다운로드 출처가 이 수치를 공유하며 각 출처 비중에 따라 분배됩니다.
+459°
토렌트 시더
4명이 토렌트나 호스팅 미러를 통해 가중치를 계속 제공하고 있어. 파일을 제공하는 데는 실제 대역폭이 필요하고, 가중치가 여전히 필요하다는 뜻이라 시더 한 명이 다운로드 1,000번 만큼의 가치를 더해.
+337°
좋아요
출처 전반에서 176개의 좋아요와 엄지 척이 있어. 좋아요 한 개는 다운로드 절반의 가치가 있고, 같은 로그 스케일로 계산돼.
−258°
연령
−258°는 Wan 가중치가 2025에 나왔기 때문이야. 모든 모델은 기반 가중치의 연령을 물려받아: 연간 150°, 최대 750°까지 점수가 깎이고, 그때까지 계속 커져. 이게 없으면 목록 상위가 2022년과 2023년 체크포인트로만 채워졌을 거야, 다운로드가 쌓일 시간이 있었으니까.
상세 내역 보기
이 사이트의 모든 숫자는 확인할 수 있어. 이 모델의 히트 점수는 8,286°이고, 여기서는 각 요소가 하나씩 더해지면서 누적 합계가 표시돼: 기준점, 각 출처가 더하는 점수, 모델 종류에 따른 보너스, 그리고 가중치의 연령이 빼는 점수. 색깔은 위 차트의 구간을 나타내. 마지막에 용어집에서 모든 용어를 정의해.
- 1기준점부터 시작해.왜 7,000°이고 0이 아닌지: 점수는 0°부터 9,999°까지 있고, 7,000° 아래는 아직 출처가 보고하지 않은 모델을 위해 남겨둔 영역이야. 그 모델들은 목록 완성을 위해 임시 점수를 받고, 데이터가 있는 모델보다 순위가 높지 않아. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야. 실제 데이터가 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 여기 있고, 그 뒤로는 모두 측정된 점수야. 기준점 위에는 다운로드가 10배씩 늘어날 때마다 300°씩 10단계가 있어. 기준점은 모든 모델에 같아서 아무것도 결정하지 않고, 위 점수가 모델을 구분해.7,000°누적 합계
- 2다운로드 수를 더해.총 10,514개의 다운로드 동등치, Civitai 다운로드, 토렌트 시더에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.+748° Civitai 다운로드+459° 토렌트 시더+1,207°8,207°누적 합계
- 3좋아요 수를 더해.176개의 좋아요와 엄지척, 다운로드의 절반 무게로 계산해.+337°8,544°누적 합계
- 4연령을 제외하세요.Wan 가중치는 2025에 나왔어: 연간 150°, 최대 750°까지, 그때까지 점점 커져.−258°8,286°누적 합계
- =히트 점수.이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.8,286°
용어집: 여기서 쓰는 말들
- 히트 점수
- 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
- 기본 점수
- 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
- 다운로드 동등치
- 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
- 로그 스케일
- 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
- 좋아요
- 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
- 채택률
- 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
- 측정 및 추정
- 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
- 시더
- 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
- AI 호드
- 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- 생성 사이트
- PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- OpenRouter 토큰
- Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- 전체 모델 (체크포인트)
- 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
- LoRA와 임베딩
- 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
- 패밀리와 가중치
- 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
- 연령
- 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
- 패밀리 부스트
- 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
- 대체 점수
- 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
- 신규! (유예 기간)
- 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
- 추세
- 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
- 일반 모델
- 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
이 모델의 인기가 카탈로그 다른 모델들과 비교해 어떻게 움직였는지 보여줘: 각 기간마다 다운로드, 좋아요, 사용량이 얼마나 늘었는지, 같은 기간 보통 모델의 성장과 비교해서, 그때의 히트 점수와 함께. 보통 성장보다 위면 상승, 아래면 하락으로 봐. 과거는 오늘까지의 총합, 모델 첫 날, 두 번 측정된 다운로드 속도로 재구성돼; 기간 시작에 없던 모델은 n/a로 표시돼.
예시 작품
Civitai에서 이 작품들을 만든 사람들이 공유한 프롬프트와 설정입니다. 작품을 선택하면 어떻게 만들어졌는지 볼 수 있습니다.
설정
크기
1260x2800
프롬프트
A floating sculpture is doused with paint from a bucket on three sides. Splashed with paint from the side. The colors of the paint are green, purple and orange. The paint mixes on the sculpture and flows down from it. The sculpture moves and levitates in layers. The camera flies around. The sculpture slowly rotates around its axis.
로컬에서 실행
Zandance_1.safetensors
다운로드는 Civitai에서 제공합니다. 일부 제작자는 먼저 Civitai 로그인을 요구합니다.
토렌트
Zandance_1.safetensors
토렌트는 시더가 피어 투 피어로 공유합니다; ModelTrends.ai는 파일을 호스팅하지 않습니다. 마그넷 링크를 BitTorrent 클라이언트로 열고 완료된 파일의 체크섬을 목록과 비교하세요.









