Aether IN D Wan 2.2 14b t2i LoRA
7817°
<aether-IND-wan>
Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
Ofertas / Anuncios
Easy Creator (Prism) Web
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Ideal para principiantes. Flujos de trabajo potentes, curva de aprendizaje baja.
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Explora modelos, renderiza y mejora desde cualquier navegador o teléfono.
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Agrega Vector a tu servidor o únete al Discord de Vector. ¡Crea lo que quieras!
Unified Editor Web
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Editor para imágenes y video: renderiza, edita, mejora y más en una sola página.
Civitai Web
Paga por uso
Genera en el propio sitio de Civitai; cada imagen se paga con créditos Buzz.
Apps locales
Requiere configuración
Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
ModelDuel Web
Paga por uso
Genera el mismo prompt en hasta 50 modelos checkpoint/base a la vez.
By:joachim_s Aether IN-D is a LoRA that brings cinematic 3D visuals — inspired by film lighting and framing, with a touch of indie animation style.
Notas del creador
🎬 Aether IN-D – Cinematic 3D LoRA for Stylized Character Stills (t2i / single-frame use)
Aether IN-D is a LoRA that brings cinematic 3D visuals to your single-frame generations — inspired by film lighting and framing, with a touch of indie animation style.
Though built as a t2v-LoRA, Aether IN-D is used as a still-image LoRA, generating one frame at a time with Wan 2.2 14B Low Noise (but surely you can do some video with it as well). It’s trained primarily on human characters and responds best to prompts that guide lighting, mood and visual storytelling.
💬 Default Trigger Phrase
Trigger the style using this phrase, then follow with your scene description:
cinematic 3D
🧠 How to Use (single-frame t2i)
• Recommended resolution: 1024+ (1024-1536 approx)
• Works best for people and character prompts
• Add notes about lighting, framing, or cinematic atmosphere
• Optional for speed: Stack the (wan2.2_t2v_lightx2v_4steps_lora_v1.1_low_noise.safetensors, Org) alongside Aether IN-D
⚙️ Inference Settings
Standard usage:
• Steps: 20
• CFG: 3.5
• Mode: text-to-image (t2i), single frame output
• Model: Wan 2.2 14B – Low Noise
• Sampler: Euler
• Resolution: 1024+
• Output: 1 frame
Lightning/LightX2V mode:
• Steps: 8
• CFG: 1
• Stack LightX2V-LoRA before Aether IN-D
✅ Tip:
Guide the prompt with shot type, lighting, or mood. Think of it like describing a movie still.
📦 Trained using
🙌 Thanks to and for their beautiful showcase images!
Palabras de activación
cinematic 3D
SHA256
831A8EBC3B78D7774B94301CBD4452230F3E0CFD5810154909F07BF266C97088
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.
Tendencia de popularidad de Aether IN D Wan 2.2 14b t2i LoRA
Puntuación de calor, últimos 12 meses
Puntuación de popularidad
7,817°
Esta semana
n/a
No fue lanzado/seguido
Este mes
n/a
No fue lanzado/seguido
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.
+814°
Descargas en Civitai
508 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.
+256°
Me gusta
50 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.
+5°
Tasa de adopción
Unos 0 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.
−258°
Antigüedad
−258° porque los pesos Wan salieron en 2025. Cada modelo hereda la antigüedad de los pesos en los que se basa: 150° por año, hasta 750°, y sigue creciendo hasta entonces. Sin esto, la cima de la lista serían checkpoints de 2022 y 2023 basados en descargas que tuvieron años para acumularse.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 7,817°, 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.
- 1Empieza 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
- 2Suma las descargas.508 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.+814°7,814°total acumulado
- 3Suma los likes.50 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.+256°8,070°total acumulado
- 4Añade la tasa de adopción.Unos 0 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+5°8,075°total acumulado
- 5Quita la antigüedad.Los pesos de Wan salieron en 2025: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.−258°7,817°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.7,817°
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.
Ajustes
Tamaño
960x1280
Prompt
cinematic 3d. Low-angle extreme close-up of a 3D woman with Adriana Chechik’s face structure, matte skin showing fine pores and a faint acne scar on her left cheek, short choppy neon-pink hair falling across her forehead, hazel eyes squinting against bright studio key light, mouth wide open in a laughing smile revealing a crooked lower incisor, tongue pressed to her upper teeth; camera is so tight that only her face from lower lip to mid-forehead fills the frame, each strand of pink hair backlit, pores softly powdered, no eye make-up smudges, black velvet backdrop invisible in the shallow depth of field.
No se compartió ningún prompt con este render.
No se compartió ningún prompt con este render.
No se compartió ningún prompt con este render.
Ejecutar en local
Aether_In_D_Wan_LoRA_v1.safetensors
Las descargas las sirve Civitai. Algunos creadores piden iniciar sesión en Civitai primero.
Aether IN D Wan 2.2 14b t2i LoRA es un LoRA para la familia Wan 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 Wan, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153