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H3 Fight Flow V1 | Continuous Fight Interaction LoRA

8231°
H3 Fight Flow V1 | Continuous Fight Interaction LoRA
Creado por
FourBunny
en Civitai
by FourBunny - H3 Fight Flow V1 | Continuous Fight Interaction LoRA - Fight Flow V1 does not mainly teach new moves. It explores whether H3 can learn how two or more characters should actually fight together.
Notas del creador
Experimental Continuous Fight Interaction LoRA 实验性连续战斗交互增强 LoRA My goal is simple: push H3 from “can fight” to “knows how to fight.” 我的目标很简单:让 H3 从“能打”,变成真正“会打”。 🚀 Run It on RunningHub 🎁 New users on RunningHub International can get 1000 RH Coins after registration. 国内用户可以使用: What is this? 这是干什么的? Fight Flow V1 does not mainly teach new moves. It explores whether H3 can learn how two or more characters should actually fight together. Fight Flow V1 主要不是教 H3 更多招式,而是在实验:能不能让两个或多个人真正围绕同一场战斗进行互动。 Initiation → response → contact → consequence → initiative shift → next action. 发起 → 回应 → 接触 → 结果 → 主动权转换 → 下一动作继承。 The previous action should create the starting state of the next one, instead of constantly resetting back to a neutral pose. 上一招产生的位置、重心、距离和姿态,应该成为下一招的起点,而不是打一轮就重新摆架势。 D-OPSD Trained D-OPSD 训练版本 Unlike regular LoRA training that mainly relies on captions, D-OPSD allows the Teacher to directly reference the target training video. 不同于主要依赖 Caption 的普通 LoRA,D-OPSD 训练时 Teacher 可以直接参考目标训练视频。 This helps learn motion relationships that are difficult to fully describe with text: contact, trajectory, forced movement, weapon interaction, initiative changes and state transitions. 这样可以学习很多文字难以完整描述的内容,例如接触、轨迹、被动位移、武器交互、主动权变化和动作状态继承。 This V1 was trained entirely on RTX 6000D, with VRAM peaks around 60GB and roughly 2–3× my usual LoRA training time. 这一版全程使用 RTX 6000D 训练,显存峰值约 60GB,整体训练时间大约是我平常 LoRA 的 2~3 倍。 What does it improve? 它主要增强什么? Better attack-response causality, more natural initiative changes, stronger state continuity, and fewer “attack → reset → attack again” sequences. 攻击与回应的因果更完整,主动权转换更自然,状态继承更明显,也更少出现“打一招 → 重置 → 再打一招”。 In multi-person fights, one opponent can leave the exchange while another enters, instead of everyone simply performing independent actions at the same time. 在多人战中,当前敌人退出、主角换位、下一名敌人接入的衔接也会更加自然,而不是所有人同时各打各的。 Even with only a short prompt + trigger, the LoRA can already organize fairly complete combat exchanges by itself. 目前测试中,即使只使用一句简单 Prompt + 触发词,也已经能够自行组织出比较完整的连续战斗。 It is NOT a speed LoRA 它不是“加速 LoRA” The improvement is not simply “make both characters move faster.” It is mainly about how motion is organized and passed from one action into the next. 它并不是简单把两个人加速,让画面看起来更激烈;真正增强的是动作如何被组织,以及上一动作如何把状态传递给下一动作。 Three interaction triggers 三大交互触发词 - Unarmed combat interaction. — Use when punches, kicks, grappling, throws or body control dominate the fight. Unarmed combat interaction. —— 拳脚、摔投、身体控制等徒手交互主导时使用。 - Melee weapon interaction. — Use when blades, staffs, spears or other melee weapon lines dominate the exchange. Melee weapon interaction. —— 刀、剑、棍、枪等近战武器的攻击线、格挡和兵器接触主导时使用。 - Gun-fu interaction. — Use when muzzle control, firearm handling, close-range shooting or gun-hand interaction dominates the fight. Gun-fu interaction. —— 枪口控制、控枪、近距离射击和枪械近战交互主导时使用。 Choose the trigger by the dominant interaction logic, not simply by what equipment appears on screen. 判断时看整段战斗由什么交互逻辑主导,而不是单纯看角色手里拿了什么。 Body / fists → Unarmed | Melee weapon line → Melee Weapon | Muzzle / firearm control → Gun-fu 身体 / 拳脚主导 → 徒手|近战武器线主导 → Weapon|枪口与枪械控制主导 → GunFu Recommended use 推荐使用方式 Fight Flow works as an interaction layer together with Combat, Weapon and Motion Repair LoRAs. Fight Flow 更适合作为交互层,与 Combat、Weapon、GunFu、Motion Repair 等 LoRA 组合使用。 Specialized LoRAs decide what moves the characters know. Fight Flow helps those moves become one continuous fight. 专项 LoRA 决定角色会什么动作,Fight Flow 负责让这些动作真正连接成一场战斗。 Current tested weight: 0.65 in the first pass / 0.25 in the second pass. 当前测试权重:一采 0.65 / 二采 0.25。 Before: two characters are both fighting. 以前:两个人都在打。 Fight Flow V1: they are fighting the same fight. Fight Flow V1:两个人开始真正打同一场架。
Palabras de activación
Unarmed combat interaction
Melee weapon interaction,
Gun-fu interaction
740 descargas · 62 me gusta en Civitai
SHA256
579E8ECA67B6D70F4DB94B2DB67CD938751D576EE3D72ABA875DAE3D911F7398
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Updated Oct 22, 2026
H3 Fight Flow V1 | Continuous Fight Interaction LoRA en ModelTrends.ai: #425 Hottest AI model
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Also ranked: #60 Hottest MiniMax H3 model · #60 Hottest MiniMax H3 LoRA
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Tendencia de popularidad de H3 Fight Flow V1 | Continuous Fight Interaction LoRA
Puntuación de calor desde 7 Oct 2026
Puntuación de popularidad
8,231°
Esta semana
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No fue lanzado/seguido
Este mes
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No fue lanzado/seguido
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
H3 Fight Flow V1 | Continuous Fight Interaction…: Puntuación de calor desde 7 Oct 20267,000°7,345°7,689°8,034°8,379°8 Oct10 Oct13 Oct16 Oct19 Oct22 Oct8,231°ModelTrends.ai
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.
+861°
Descargas en Civitai
740 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.
+270°
Me gusta
62 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.
+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 8,231°, 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. 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. 2
    Suma las descargas.
    740 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.
    +861°
    7,861°
    total acumulado
  3. 3
    Suma los likes.
    62 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
    +270°
    8,131°
    total acumulado
  4. 4
    Impulso familiar.
    Un empujón abierto y limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora mismo.
    +100°
    8,231°
    total acumulado
  5. =
    La puntuación heat.
    Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
    8,231°
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
Prompts y ajustes compartidos por quienes hicieron estos renders en Civitai. Elige un render para ver cómo se hizo.
No se compartió ningún prompt con este render.
Ajustes
Sampler
res_multistep
Semilla
1083992254498870
Tamaño
1376x768
Prompt
1
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Ejecutar en local
H3_Fight_Flow_V1.safetensors
148 MB · SafeTensor · bf16
Las descargas las sirve Civitai. Algunos creadores piden iniciar sesión en Civitai primero.