[WAN2.2] Metalcification Redmond I2V 14B

7735°

#video #efektler #gerçekçi #grafik tasarım #nesneler #metal

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

Easy Creator (Prism) Web

Sınırsız · sabit ücret

Yeni başlayanlar için en iyisi. Güçlü iş akışları, düşük öğrenme eğrisi.

PirateDiffusion Telegram

Sınırsız · sabit ücret

Video, resim, özel sohbet kişilikleri ve daha fazlasını oluştur.

Pro studio (SpyGlass) Web

Sınırsız · sabit ücret

Herhangi bir tarayıcı veya telefondan modelleri keşfedin, render alın ve iyileştirin.

Discord bot (Vector)

Sınırsız · sabit ücret

Vector'u sunucuna ekle veya Vector Discord'a katıl. Her şeyi yarat!

Unified Editor Web

Sınırsız · sabit ücret

Görüntü ve video düzenleyici: tek sayfada render, düzenle, büyüt ve daha fazlası.

Civitai Web

Kullandıkça öde

Civitai sitesinde üret; her görsel Buzz kredisiyle ödenir.

Yerel uygulamalar

Kurulum gerekir

Bilgisayarında yeterli donanım varsa yerel programlar kurabilirsin.

ModelDuel Web

Kullandıkça öde

Aynı komutu aynı anda 50'ye kadar checkpoint/temel modelde oluştur.

Bulutta GPU kirala

Graydient Bulut GPU

Sınırsız · sabit ücret

Sabit ücret, sınırsız kullanım. Bu model tek tıkla kurulur.

RunPod Bulut GPU

Dakika başı ücret

Dakika başı GPU kirala ve modeli kendin kur.

Wan 2.2 LoRA'lar iki dosya olarak gelir, biri yüksek gürültülü uzman için, diğeri düşük gürültülü uzman için ve ikisi de bu sayfada. İki dosyayı birlikte kullan. Bu listelemenin ısı puanı ve rakamları yüksek gürültülü dosyaya aittir; düşük gürültülü dosyanın kendi sayıları eklenmez.

Oluşturan

artificialguybr

Civitai'de

by artificialguybr - This LoRA specializes in creating mesmerizing metalcification effects - the transformation of objects into metallic forms. Watch as everyday materials gradually transform into stunning metallic surfaces with realistic textures, reflections, and properties. The model captures the gradual process of metallization with beautiful visual effects.

Oluşturucu notları

💖 Support My Work & Explore More If this model is useful to you, your support helps me keep publishing free models and open-source AI tools. - Patreon: - Ko-fi: - Buy Me a Coffee: Discover more of my models, projects, and practical AI resources: - Portfolio: — models, projects, and experiments. - Prompt library: — curated prompts for image and language models. - AI tools directory: — a curated directory of useful AI tools. - Twitter/X: — new models announced here first. Special Thanks: This project was made possible thanks to generous sponsorship and GPU time provided by Redmond Ai. We are grateful for their support in training this LoRA. Metalcification LoRA for Wan Model Description This LoRA specializes in creating mesmerizing metalcification effects - the transformation of objects into metallic forms. Watch as everyday materials gradually transform into stunning metallic surfaces with realistic textures, reflections, and properties. The model captures the gradual process of metallization with beautiful visual effects. Trigger Words The trigger phrase is Metalcification. For best results, use “Metalcification” in your prompt when describing a scene. The model will create a transformation sequence where objects gradually turn into metallic versions of themselves. Setup for ComfyUI To use this LoRA in ComfyUI, simply place the files in your loras directory: - Download both [WAN2.2]Metalcification_Redmond_low_noise.safetensors and [WAN2.2]Metalcification_Redmond_high_noise.safetensors and place them in ComfyUI/models/loras/ Ensure your ComfyUI environment is already configured to run Wan models. Example Workflow (ComfyUI) In your ComfyUI workflow, add a Load LoRA node after your base model loader. - Load your base Wan model. - Connect the output of the model loader to the model input of the Load LoRA node. - Select [WAN2.2]Metalcification_Redmond_low_noise.safetensors and [WAN2.2]Metalcification_Redmond_high_noise.safetensors in the Load LoRA node. - Connect the MODEL output of the LoRA node to your KSampler. - Adjust the strength_model as needed (0.8-1.0 is a good starting point). Example Prompts Here are some example prompts to get you started with Metalcification: - Metalcification

Tetikleyici kelimeler

Metalcification

Civitai'de 357 indirme · 25 beğeni

SHA256

3CC5FCF17722C0E709A432C05B2041E54109651D50766E44A4083388B8766971

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

[WAN2.2] Metalcification Redmond I2V 14B popülerlik eğilimi

7 Dec 2025 tarihinden beri ısı puanı

Isı puanı

7,735°

Bu hafta

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

Bu ay

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

Geçen yıl

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+772°

Civitai indirmeleri

Civitai'de bu tam versiyonun 357 indirimi. İndirmeler en önemli bileşendir ve logaritmik ölçekte sayılır: indirmenin on katı aynı 300° ekler, böylece bir milyon indirme bin kat daha sıcak değildir bin indirmenin. Altı indirme kaynağı bu terimi paylaşır, sayıları oranında bölünür.

+212°

Beğeniler

Kaynaklar arasında 25 beğeni ve onay var. Bir beğeni yarım indirme değerindedir, aynı logaritmik ölçekle.

+9°

Benimsenme oranı

Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 0 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.

−258°

Yaş

−258° çünkü Wan ağırlıkları 2025 tarihinde çıktı. Her model, üzerine kurulduğu ağırlıkların yaşını alır: yılda 150°, en fazla 750° ve o zamana kadar büyür. Bunu hesaba katmazsak listenin en üstü 2022 ve 2023 kontrol noktaları olurdu, yılların indirme birikimi sayesinde.

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 7,735° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda Civitai indirmeleri kaynaklardan 357 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+772°
7,772°
toplamda
3
Beğenileri ekle.
25 beğeni ve onay, bir indirmenin yarısı kadar ağırlıkta.
+212°
7,984°
toplamda
4
Benimsenme oranını ekle.
Şu anda günde yaklaşık 0 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.
+9°
7,993°
toplamda
5
Yaşı çıkar.
Wan ağırlıkları 2025 tarihinde çıktı: yılda 150°, en fazla 750°, o zamana kadar artar.
−258°
7,735°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
7,735°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Örnek çizimler

Bu çizimleri Civitai'de yapan kişilerin paylaştığı prompt'lar ve ayarlar. Nasıl yapıldığını görmek için bir çizim seçin.

Bu istemi al