Camera_motion_h3

8414°

#video #cinemático #fotografía #cámara #camera motion #acción

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Creado por

JOJOCUBE

en Civitai

by JOJOCUBE - camera_motion_h3

Notas del creador

# Camera Motion LoRA — User Guide New custom dataset collected specifically to train this camera-motion LoRA, designed to compensate for missing camera movement capabilities within the MINIMAX H3 base model. ## 1. Mandatory Trigger Word camera motion Must be placed at the very start of the prompt. It acts as the activation switch to enable camera motion control for this LoRA, followed by specific camera movement + scene description. ## 2. File Versions 1000-step file | 3000-step file camera_motion_h3_lora_v1_1000_pruned.safetensors | camera_motion_h3_lora_v1_3000_pruned.safetensors ## 3. Installation & Loading Place the _pruned files into ComfyUI/models/loras/ Load via LoraLoader. Recommended strength_model: 0.8 ~ 1.0 - 0.8: Mild camera motion - 1.0: Distinct camera motion - >1.2: Risk of unstable frames Base model: MiniMax-H3 video workflow (pruned + int8 + convrot version) ## 4. Prompt Usage (Core Section) ### Prompt Structure for Training Samples Annotation format used for training data (the syntax best matched for this LoRA): camera motion, [Subject], [Scene], [Camera motion description], [Lighting / Style], [Quality] ### Use Raw Training Prompts (Recommended) camera_motion_prompt_library.md contains 55 complete prompts extracted directly from training samples, sorted into 9 camera motion categories (Push-in / Pull-back / Combined Push-Pull / Orbit / Tracking / Aerial / Crane / Pan / Macro). Copy and paste directly for results closest to the training dataset. Example: camera motion, a woman and a man in athletic wear, engaged in a dynamic rooftop martial arts fight with punches and defensive blocks, nighttime urban cityscape background, slow push-in to medium shot transitioning to slight pull-back as the woman falls, cinematic teal-orange grading, water droplet effects, sharp 4k, high production quality ### Swap Scene, Keep Camera Motion Replace [Subject] and [Scene] while retaining the camera motion phrase after the comma: camera motion, [Your Subject], [Your Scene], slow push-in with subtle lateral tracking, cinematic color grading, 4k, high quality ### Swap Camera Motion, Keep Scene Only modify the camera motion phrase (e.g. slow push-in → slow orbit), leave the rest unchanged. ### Full Ready-to-Use Examples ① Push-in (Martial Arts / Night Scene) camera motion, a woman and a man in athletic wear, engaged in a dynamic rooftop martial arts fight with punches and defensive blocks, nighttime urban cityscape background, slow push-in to medium shot transitioning to slight pull-back as the woman falls, cinematic teal-orange grading, water droplet effects, sharp 4k, high production quality ② Pull-back (Industrial / Volumetric Light) camera motion, two men in a dynamic martial arts fight, exchanging kicks and punches with defensive blocks and dodges, inside a vast abandoned industrial warehouse with crumbling pillars and dramatic shafts of sunlight, slow pull-back combined with gentle orbit around the fighters revealing the full scale of the environment, cinematic gritty texture, natural volumetric lighting, high production quality ③ Orbit (Wuxia / Snow Scenery) camera motion, two martial artists in white and dark robes, dueling with sword and fan atop a snow-covered pavilion surrounded by swirling vortex energy, misty mountain landscape with weeping willow, dynamic pull-back from close-up vortex to wide establishing shot revealing the full rooftop confrontation, cinematic wuxia fantasy style, ethereal atmospheric lighting, 4k, high quality ④ Handheld Tracking (Action / Neon Rainy Night) camera motion, a man and woman in athletic wear, engaged in intense martial arts combat with punches kicks and takedowns, nighttime rooftop with wet pavement reflecting neon city skyline, dynamic handheld camera with push-in and slight tracking following action, cinematic teal-orange color grading, sharp 4k, high quality ⑤ Aerial (Nature / Mountain Landscape) camera motion, majestic green mountain peaks and misty valleys, aerial drone descending over cloud-wrapped ridges, low-angle water-level shot of splashing stream, two hikers crossing stone bridge, mountain forest with flowing creek, slow aerial push-in, water-level tracking, static wide, cinematic natural lighting, 4k, high quality ⑥ Miniature Diorama (Macro / Desktop Diorama) camera motion, a miniature seasonal village diorama on a desk, transforming through autumn, winter, and spring with changing foliage and weather effects, office desk environment with computer monitor and stationery, slow push-in dolly glide across the diorama surface revealing each season transition, whimsical miniature aesthetic, soft natural lighting, 4k, high quality More complete examples can be found in camera_motion_prompt_library.md (55 prompts covering all 9 camera motion categories). ## Test Videos ### Camera Motion Strength & Direction Control | Requirement | Prompt Writing Method | | ---- | ---- | | Smoother motion | Add slow: slow push-in | | Intense / Aggressive motion | Add aggressive: dynamic handheld / aggressive push-in | | Specify direction | push-in from left / orbit right / pan left | ### Supported Camera Motion Types (Validated on Training Dataset) | Type | Stability | Recommended Prompt Phrase | | ---- | ---- | ---- | | Push-in | ★★★ Most stable | slow push-in / dolly in / push in | | Pull-back | ★★★ Most stable | pull-back / dolly out | | Handheld Tracking | ★★★ Most stable | handheld tracking shot / dynamic handheld | | Orbit | ★★☆ Stable | slow orbit / orbit around | | Aerial | ★★☆ Stable | aerial drone shot / flyover | | Crane Shot | ★★☆ Stable | crane reveal / tilt up/down | | Combined Push & Pull | ★★☆ Stable | push-in then pull-back | | Pan | ★☆☆ Weak (limited samples) | pan left / pan right (low sample count; recommended to combine with other terms) | | Macro / Close-up | ★★☆ Stable | close-up / macro / extreme close-up |

1,353 descargas · 79 me gusta en Civitai

SHA256

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Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #20 Hottest MiniMax H3 model · #20 Hottest MiniMax H3 LoRA

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Tendencia de popularidad de camera_motion_h3

Puntuación de calor desde 5 Sep 2026

Puntuación de popularidad

8,414°

Esta semana

▲

3.8%

8,406° entonces, 8,414° ahora

Este mes

▲

28.0%

8,361° entonces, 8,414° ahora

Último año

n/a

No fue lanzado/seguido

7,000°

Piso

La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.

+959°

Descargas en Civitai

1,353 descargas de esta versión exacta en Civitai. Las descargas son el ingrediente más pesado y se cuentan en escala logarítmica: diez veces las descargas suman los mismos 300°, así que un modelo con un millón de descargas no es mil veces más popular que uno con mil. Las seis fuentes de descargas comparten ese término, repartido entre ellas según sus conteos.

+285°

Me gusta

79 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.

+70°

Tasa de adopción

Unos 8 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.

+100°

Impulso familiar

+100° porque este es un LoRA de una familia que este sitio está impulsando ahora mismo. Es un impulso limitado dentro de la puntuación y se muestra aquí abiertamente; nunca puede ocultar un modelo ni superar una diferencia de mil veces en descargas.

Mostrar desglose detallado

Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,414°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.

1
Empieza en el piso.
Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
7,000°
total acumulado
2
Suma las descargas.
1,353 equivalentes a descargas en total, de Descargas en Civitai. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
+959°
7,959°
total acumulado
3
Suma los likes.
79 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
+285°
8,244°
total acumulado
4
Añade la tasa de adopción.
Unos 8 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+70°
8,314°
total acumulado
5
Impulso familiar.
Un empujón abierto y limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora mismo.
+100°
8,414°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
8,414°

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.

Renders de ejemplo

NSFW

Prompts y ajustes compartidos por quienes hicieron estos renders en Civitai. Elige un render para ver cómo se hizo.

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Render de JOJOCUBE en Civitai

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Render de Gandaloda en Civitai

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Tamaño

2752x1536

Prompt

Render de Gandaloda en Civitai

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Tamaño

1536x2752

Prompt

Render de Big_Bawlz en Civitai

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Ajustes

Tamaño

864x480

Prompt

Very long BUT DM if you really want it

Ejecutar en local

Cómo instalar

Cómo instalar un LoRA: carpetas, comprobación de archivos y primer uso en ComfyUI, Forge, Automatic1111 y Draw Things

24 de sep de 2025

Abrir Civitai Descargar

camera_motion_h3_lora_v1_3000_pruned.safetensors

148 MB · SafeTensor · fp16

Las descargas las sirve Civitai. Algunos creadores piden iniciar sesión en Civitai primero.

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Camera_motion_h3 es un LoRA para la familia MiniMax H3 listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos MiniMax H3, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.

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