Model
.ai
theo dõi các mô hình AI mở

Anime to real

8006°
Anime to real
Tạo bởi
qiaoy123
trên Civitai
by qiaoy123 - anime to real
Ghi chú của tác giả
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
1,492 lượt tải · 69 lượt thích trên Civitai
SHA256
10361B10E7C6C8154F84397BB2608BE2A19364BE6C7BB462375FE8CE4445D916
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
anime to real trên ModelTrends.ai: #30 Hottest Wan LoRA
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #39 Hottest Wan model
Not this creator?
Xu hướng phổ biến của anime to real
Điểm nhiệt từ 1 Mar 2026
Điểm nhiệt
8,006°
Tuần này
▬
0.0%
8,008° lúc đó, 8,006° bây giờ
Tháng này
▲
0.1%
8,013° lúc đó, 8,006° bây giờ
Năm qua
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
anime to real: Điểm nhiệt từ 1 Mar 20267,000°7,354°7,708°8,062°8,416°Mar 2026Apr 2026Jun 2026Jul 2026Sep 2026Oct 20268,006°ModelTrends.ai
7,000°
Điểm sàn
Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°. Mọi thứ dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn nào báo cáo, chúng mang một số thay thế ở đó để danh sách luôn đầy đủ. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được: một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải sẽ đứng ở điểm sàn, và các số đo sẽ cộng dồn trên đó. Điểm sàn không nói gì về mô hình; chỉ có các độ trên nó mới phân biệt được các mô hình với nhau.
+960°
Lượt tải Civitai
1,492 lượt tải phiên bản chính xác này trên Civitai. Lượt tải là yếu tố nặng nhất và được tính trên thang logarit: tăng gấp mười lượt tải cộng thêm 300°, nên mô hình có một triệu lượt tải không nóng gấp nghìn lần mô hình có một nghìn lượt tải. Sáu nguồn lượt tải chia sẻ chung một điều kiện này, phân bổ theo tỷ lệ lượt tải của họ.
+277°
Lượt thích
69 lượt thích và bấm ngón tay cái trên các nguồn. Một lượt thích được tính bằng nửa lượt tải, trên cùng thang logarit.
+27°
Tỷ lệ áp dụng
Khoảng 1 lượt tải mỗi ngày, đo giữa hai lần đọc nguồn, không đoán dựa trên trung bình cả đời. Tốc độ chiếm một phần tư thành phần lượt tải, nên một đợt tăng mới sẽ hiện rõ mà không để một đỉnh một ngày vượt qua nhiều năm sử dụng.
−258°
Tuổi
−258° vì trọng số Wan được phát hành vào 2025. Mỗi mô hình thừa hưởng tuổi của trọng số nó dựa trên: 150° mỗi năm, tối đa 750°, và nó tiếp tục tăng cho đến đó. Nếu không có điều này, top danh sách sẽ là các checkpoint 2022 và 2023 dựa trên lượt tải tích tụ nhiều năm.
Hiển thị phân tích chi tiết
Mọi con số trên trang này đều có thể kiểm tra được. Điểm nhiệt của mô hình này là 8,006°, và đây là cách nó được xây dựng từng thành phần một, với tổng điểm chạy sau mỗi bước: điểm sàn, số độ mà mỗi nguồn đóng góp, điểm thưởng cho loại mô hình và điểm trừ theo tuổi của trọng số. Màu sắc tương ứng với các dải trên biểu đồ phía trên. Phần chú giải ở cuối định nghĩa mọi thuật ngữ.
  1. 1
    Bắt đầu từ điểm sàn.
    Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.
    7,000°
    tổng đang chạy
  2. 2
    Thêm lượt tải về.
    1,492 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Lượt tải Civitai. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.
    +960°
    7,960°
    tổng đang chạy
  3. 3
    Thêm lượt thích.
    69 lượt thích và giơ ngón tay cái, bằng một nửa trọng số của lượt tải.
    +277°
    8,237°
    tổng đang chạy
  4. 4
    Thêm tỷ lệ áp dụng.
    Khoảng 1 lượt tải mỗi ngày hiện tại, đo giữa hai lần đọc, bằng một phần tư trọng số.
    +27°
    8,264°
    tổng đang chạy
  5. 5
    Bỏ tuổi ra.
    Trọng số Wan ra mắt vào 2025: 150° mỗi năm, tối đa 750°, tăng dần cho đến lúc đó.
    −258°
    8,006°
    tổng đang chạy
  6. =
    Điểm nhiệt.
    Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.
    8,006°
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
Điểm nhiệt
Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm
7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải
Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log
Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích
Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng
Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính
Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder
Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde
Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh
Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter
Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint)
Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding
Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số
Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi
Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình
Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế
Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng
Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình
Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Cách mà độ phổ biến của mô hình này thay đổi so với phần còn lại của danh mục: sự tăng trưởng về lượt tải xuống, lượt thích và sử dụng qua từng giai đoạn, so với sự tăng trưởng điển hình của mô hình trong cùng giai đoạn, cùng với điểm nhiệt của nó lúc đó. Cao hơn mức tăng trưởng điển hình là tăng, thấp hơn là giảm. Quá khứ được tái tạo từ tổng số hiện tại, ngày đầu tiên của mô hình và tốc độ tải xuống đo được khi có hai lần đọc; mô hình không tồn tại vào đầu giai đoạn sẽ hiển thị n/a.
Ảnh mẫu
Prompt và thiết lập do những người tạo ra các ảnh này trên Civitai chia sẻ. Chọn một ảnh để xem nó được tạo như thế nào.
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
20
Guidance
1
Seed
-1
Kích thước
576x1024
Prompt
动漫转真人
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
20
Guidance
1
Seed
-1
Kích thước
576x1024
Prompt
动漫转真人
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
20
Guidance
1
Seed
-1
Kích thước
576x1024
Prompt
动漫转真人
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
20
Guidance
1
Seed
-1
Kích thước
576x1024
Prompt
动漫转真人
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
20
Guidance
1
Seed
-1
Kích thước
576x1024
Prompt
动漫转真人
Ảnh này không kèm prompt.
Ảnh này không kèm prompt.
Ảnh này không kèm prompt.
Chạy cục bộ
wan2.2anime to realv2.zip
459 MB · Diffusers
Tải xuống do Civitai cung cấp. Một số tác giả yêu cầu đăng nhập Civitai trước.