Anime to real

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Creado por

qiaoy123

en Civitai

by qiaoy123 - anime to real

Notas del creador

To avoid any potential legal risks, please do not buzz me. 请不要给我buzz。 If your initial image has poor results due to disproportionate head-to-body ratios, you can increase the strength of the high-noise LoRA—for example, to 1.2 or even 1.5. 如果你的初始图片头部和身材比例失调而导致效果不好的话，可以增加高噪声部分的lora强度，例如1.2，甚至1.5 This is an anime-to-real (A2R) LoRA. I haven’t seen this type of LoRA on Civitai, so I decided to create one myself—this way, I don’t have to keep making separate cosplay outfit LoRAs, although I still think the results aren’t quite as good as dedicated outfit LoRAs. The low-noise part of this LoRA likely needs more training, but I don’t have time for that right now. The high-noise and low-noise components were trained on different datasets. Initially, I used the A2R dataset from XiaoZhi (Jason), which was based on Qwen. I converted real photos into videos using Wan 2.2 i2v, then used Adobe Premiere Pro (PR) to composite the anime images together. However, since Wan 2.2 isn’t an editing model, when trained on diverse source materials, the resulting model struggled to maintain consistent hair and clothing colors. To address this, I gathered a new, curated dataset and trained a fresh model. Unfortunately, the skin texture turned out quite poor, so I ended up combining the previous low-noise weights with the current high-noise ones—and the result is actually pretty decent. All training data excludes any uncensored content. When generating images with special poses or actions, you can combine this LoRA with other LoRAs for better results.You can combine this with other i2v or t2v LoRAs available on Civitai to achieve specific poses or actions. 这是一个动漫转真人的lora，我没有在civital看到这种lora，所以我自己做了一个，这样我就不必再去制作cosplay的服装lora了，虽然我认为效果仍然不如服装lora。这个lora的低噪声部分可能需要更多的训练，不过我暂时没空，高低噪是使用不同的数据集训练的，我最开始是使用小志jason大佬的qwen的a2r的数据集训练的，我将真实图片用wan2.2i2v做成视频，然后用pr将动漫图片拼在一起。但是由于wan2.2不是编辑模型，在素材种类多的情况下，训练出的模型无法控制发色和服装颜色的一致性，所以我自己找了一批素材炼了新的模型，但是皮肤质感很糟糕，所以我用之前的低噪搭配现在的高噪，效果还不错。训练素材不包含未经审查的内容，有特殊动作时，使用的时候可以搭配其他的lora。你可以搭配civital上其他的i2v或者t2v lora来完成一些特殊的动作

SHA256

10361B10E7C6C8154F84397BB2608BE2A19364BE6C7BB462375FE8CE4445D916

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #39 Hottest Wan model

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Tendencia de popularidad de anime to real

Puntuación de calor desde 1 Mar 2026

Puntuación de popularidad

8,006°

Esta semana

▬

0.0%

8,008° entonces, 8,006° ahora

Este mes

▲

0.1%

8,013° entonces, 8,006° 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.

+960°

Descargas en Civitai

1,492 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.

+277°

Me gusta

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

+27°

Tasa de adopción

Unos 1 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 8,006°, 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.
1,492 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.
+960°
7,960°
total acumulado
3
Suma los likes.
69 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
+277°
8,237°
total acumulado
4
Añade la tasa de adopción.
Unos 1 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+27°
8,264°
total acumulado
5
Quita la antigüedad.
Los pesos de Wan salieron en 2025: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
−258°
8,006°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
8,006°

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.

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Render de qiaoy123 en Civitai

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Prompt

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Render de qiaoy123 en Civitai

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