Particalize I2V Lora

7989°

#影片 #特效 #藝術風格

執行此模型

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一次在最多 50 個檢查點/基礎模型上產生相同的提示。

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建立者

codexq

（Civitai）

by codexq - It is a Lora that can Particalize anything.

創作者說明

If you like my lora, you can come and discuss via 可以通过 QQ 3877209711 联系我 It is a Lora that can Particalize anything. It might require a little bit of imagination to prompt this Lora. Posts are welcome. 这是一个可以将物体粒子化的Lora。写提示词的时候可能需要一些想象力。欢迎使用完之后返视频到post。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Please use version1.5, Suggested strength: 0.4-1.0！！！ Suggested step: 30 cfg: 6.0. For better result, DO NOT use Teacache, it will do great damage to the Lora model. Turning on the slg of Kijai workflow might increase the quality. 请使用最新版本v1.5，建议强度0.4-1.0！！！想要效果好，不要开Teacache,否则生成质量会很差！然后最好开kj的slg 建议步数30 CFG: 6.0 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Prompt examples: something is disintegrating or turning into something ("something" need to be substituted) eg(weight 1.0). The yellow Pikachu is disintegrating or turning into small yellow leaves. Then a Nintendo Switch appears on the sofa. eg(weight 0.45). A figurine wearing a yellow jacket and black shirt underneath. It is disintegrating or turning into many white bread slices. If you wanna do small particles use weight 1.0, if you wanna be more creative use weight 0.4-0.5 (see my post that a figurine turning to bread slices) You can use "background change" as the negative prompt. 提示词：什么 is disintegrating or turning into 什么（“什么”要根据你的需求替换）例如（权重1.0）：The yellow Pikachu is disintegrating or turning into small yellow leaves. Then a Nintendo Switch appears on the sofa. 例如（权重0.4-0.5）：A figurine wearing a yellow jacket and black shirt underneath. It is disintegrating or turning into many white bread slices. 如果你想做颗粒化那就用权重1.0，如果你想更加有创意那么就用权重0.4-0.5（看我的post那个变成小面包的dio）你可以把“background change”作为反向提示词 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Trained on WAN2.1-I2V-480p model, 720p-i2v model might work as well. 在WAN2.1-I2V-480p模型上训练的，但是WAN2.1-I2V-720p模型应该也可以用

觸發詞

something is disintegrating or turning into something

Civitai 上 1,275 次下載 · 126 個讚

SHA256

987271516B7FCDB7026848BBA776DB24C18497F19DC719F78CF29E8A256CDD1B

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #46 Hottest Wan model

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Particalize I2V Lora 熱度趨勢

熱度分數，過去 12 個月

熱度分數

7,989°

本週

▲

0.6%

7,990° 當時，7,989° 現在

本月

▲

2.7%

7,991° 當時，7,989° 現在

過去一年

n/a

尚未發布/追蹤

7,000°

基準值

分數範圍是從 0° 到 9,999°。低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們會有一個替代數字，讓列表保持完整。7,000° 是有測量數據開始的地方：有真實數據但幾乎沒下載的模型會在基準值，之後的度數才是測量結果。基準值本身不代表模型好壞，只有基準值以上的度數才會區分模型。

+931°

Civitai 下載量

此版本在 Civitai 上有 1,275 次下載。下載量是最重要的成分，且以對數刻度計算：下載量增加十倍，熱度增加 300°，因此一百萬下載的模型不會比一千下載的熱度高一千倍。六個下載來源共用此一項，依其數量比例分配。

+316°

喜歡數

各來源共有 126 個喜歡和讚。每個喜歡相當於半次下載，採用同樣的對數刻度。

−258°

年齡

−258° 因為 Wan 權重是在 2025 發布的。每個模型都繼承它所用權重的年齡：每年扣 150°，最多扣 750°，扣分會持續增加。沒有這項，排行榜頂端會是 2022 和 2023 年的檢查點，因為下載有多年累積。

顯示詳細分析

這個網站上的每個數字都可以查證。這個模型的熱度分數是 7,989°，這裡會一步步拆解它的組成，每加一項就會顯示目前的總分：基準值、每個來源增加的度數、模型類型的加分，以及權重年齡帶來的扣分。顏色對應上方圖表的區間。最後的詞彙表會解釋每個術語。

1
從基準值開始。
為什麼是 7,000° 而不是零：分數範圍是 0° 到 9,999°，低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們有替代數字，讓列表完整且不會超過有數據的模型。7,000° 是有測量數據開始的地方。有真實數據但幾乎沒下載的模型會在這裡；之後的度數是測量結果，基準值以上有十個十倍下載的階段，每階段增加 300°。基準值對所有模型都一樣，不會決定排名；真正區分模型的是基準值以上的度數。
7,000°
累計總和
2
加入下載量。
總共 1,275 個下載等值，來自 Civitai 下載量。下載量增加十倍會增加相同的 300°，所以大小很重要，但不會主導分數。
+931°
7,931°
累計總和
3
加入喜歡數。
126 個喜歡和讚，權重是下載量的一半。
+316°
8,247°
累計總和
4
移除年齡。
Wan 權重於 2025 發布：每年扣除 150°，最多扣除 750°，直到達到上限。
−258°
7,989°
累計總和
=
熱度分數。
這個模型在本網站所有排行榜上的位置。沒有其他因素會調整它。
7,989°

詞彙表：這裡使用的術語

熱度分數: 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
底線: 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
下載等值: 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
對數刻度: 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
喜歡數: 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
採用率: 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
實測與估算: 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
種子節點: 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
AI Horde: 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
生成網站: 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
OpenRouter 代幣: 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（檢查點）: 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
LoRA和嵌入: 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
家族與權重: 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
年齡: 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
家族加成: 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
替代分數: 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
全新！(寬限期): 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
趨勢: 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。