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ओपन AI मॉडल पर नज़र

LtX Ripple

7832°
LtX Ripple
इस मॉडल को चलाएं
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शुरुआत करने वालों के लिए सबसे अच्छा। शक्तिशाली वर्कफ़्लो, कम सीखने की कठिनाई।

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Civitai वेब
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Civitai की साइट पर जनरेट करें; हर इमेज के लिए Buzz क्रेडिट्स का भुगतान करें।

लोकल ऐप्स
सेटअप आवश्यक

अगर तुम्हारे कंप्यूटर में अच्छा हार्डवेयर है तो लोकल प्रोग्राम्स सेटअप करो।

ModelDuel वेब
प्रयोग के अनुसार भुगतान

एक बार में 50 तक चेकपॉइंट/बेस मॉडल पर एक ही प्रॉम्प्ट जनरेट करें।

निर्माता
WepeNerd
Civitai पर
by WepeNerd - LtX Ripple
निर्माता के नोट्स
Edit one frame. Ripple the change through the whole video. LTX Ripple is a First Frame All Frames (FFAF) IC-LoRA. It allows you to make LTX as powerful as your favorite image editor, with smart first frame propagation that understands the edit contextually. How it works - Input your video. - Edit and replace its first frame. - LTX Ripple will figure out the rest of the video based on your image edit. You may also give a brief description of what you changed to help it along, but the LoRA can work without even prompting anything. Recommended strength setting: 1.35 Increase the LoRA strength when the edit is not being carried through strongly enough. Decrease it when the output changes content that should remain unchanged. Prompting The default prompt used by the workflow is: Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video. For difficult edits, add a short description of the changed first frame. For example, describe the new lighting, object, material, style, or background that should remain consistent across the video. Useful applications include: - Adding Special Effects - 3D model re/texturing - Style Change - Light source / time of day change - Character Attribute Change - Background Change - Weather Change - Archviz Retexturing - Title/Logo Replacement - Object Addition / Removal / Replacement - Sharpening / Blurring
Civitai पर 194 डाउनलोड · 22 लाइक
SHA256
2F4B7A65CBFA833C87FBC805E4FCF6CF0E7F1B033DDBAD68604E8FA70F09F4FC
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
ModelTrends.ai पर LtX Ripple: #29 Hottest Ltx2 model
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #29 Hottest Ltx2 LoRA
Not this creator?
LtX Ripple लोकप्रियता रुझान
7 Oct 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
7,832°
इस सप्ताह
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
इस महीने
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
LtX Ripple: 7 Oct 2026 से हीट स्कोर7,000°7,277°7,555°7,832°8,110°7 Oct10 Oct13 Oct16 Oct19 Oct22 Oct7,832°ModelTrends.ai
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+687°
Civitai डाउनलोड
Civitai पर इस सटीक संस्करण के 194 डाउनलोड। डाउनलोड सबसे भारी घटक हैं और लॉग स्केल पर गिने जाते हैं: दस गुना डाउनलोड से 300° समान बढ़ोतरी होती है, इसलिए एक मिलियन डाउनलोड वाला मॉडल हजार डाउनलोड वाले मॉडल से हजार गुना ज्यादा गर्म नहीं होता। छह डाउनलोड स्रोत उस एक अवधि को साझा करते हैं, उनके गिनती के अनुपात में विभाजित।
+204°
लाइक्स
स्रोतों में कुल 22 लाइक्स और थम्ब्स अप। एक लाइक आधे डाउनलोड के बराबर होता है, उसी लॉग स्केल पर।
+100°
फैमिली बूस्ट
+100° क्योंकि यह इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे परिवार का LoRA है। यह स्कोर के अंदर एक सीमित धक्का है और यहाँ खुले तौर पर सूचीबद्ध है; यह कभी भी एक मॉडल को छिपा नहीं सकता या हजार गुना डाउनलोड के अंतर को मात नहीं दे सकता।
−159°
उम्र
−159° क्योंकि Ltx2 वज़न 2025 में आए थे। हर मॉडल उस वज़न की उम्र विरासत में लेता है जिस पर वह बना है: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक, और तब तक बढ़ता रहता है। इसके बिना सूची के शीर्ष पर 2022 और 2023 के चेकपॉइंट होते जो वर्षों के डाउनलोड के बल पर होते।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 7,832° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
  1. 1
    फर्श से शुरू करें।
    क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।
    7,000°
    चल रहा कुल
  2. 2
    डाउनलोड जोड़ें।
    कुल 194 डाउनलोड-बराबर, Civitai डाउनलोड से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।
    +687°
    7,687°
    चल रहा कुल
  3. 3
    लाइक्स जोड़ें।
    22 लाइक्स और अंगूठा ऊपर, जो एक डाउनलोड के आधे वजन के बराबर हैं।
    +204°
    7,891°
    चल रहा कुल
  4. 4
    परिवार को बढ़ावा।
    इस साइट पर अभी जो परिवार LoRAs को बढ़ावा दिया जा रहा है, उसके लिए खुला, सीमित प्रोत्साहन।
    +100°
    7,991°
    चल रहा कुल
  5. 5
    उम्र हटा दो।
    Ltx2 वेट्स 2025 में आए थे: सालाना 150°, अधिकतम 750°, तब तक बढ़ते रहते हैं।
    −159°
    7,832°
    चल रहा कुल
  6. =
    हीट स्कोर।
    इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।
    7,832°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
हीट स्कोर
एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
फ्लोर
7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
डाउनलोड-बराबर
स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
लॉग स्केल
दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
लाइक्स
हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
अपनाने की दर
अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
मापा और अनुमानित
मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
सीडर
कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
AI हॉरड
एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
जनरेशन साइट्स
ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
OpenRouter टोकन
Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
LoRA और एम्बेडिंग
छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
फैमिली और वज़न
जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
उम्र
कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
फैमिली बूस्ट
इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
स्टैंड-इन स्कोर
एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
नया! (ग्रेस अवधि)
एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
ट्रेंड
किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
सामान्य मॉडल
कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
उदाहरण रेंडर
Civitai पर ये रेंडर बनाने वाले लोगों द्वारा साझा किए गए प्रॉम्प्ट और सेटिंग्स। यह देखने के लिए कोई रेंडर चुनें कि इसे कैसे बनाया गया।
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
1152x1536
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
1536x2048
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
1536x2048
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
1152x1536
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
1536x2048
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
1152x1536
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
1440x1920
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler
स्टेप्स
8
गाइडेंस
1
सीड
123456
आकार
2048x1536
प्रॉम्प्ट
Use the reference video for motion, timing, camera movement, composition, and unchanged scene content, while consistently propagating the visual edit established in the first frame throughout the video.
स्थानीय रूप से चलाएँ
LTX_Ripple_FFAF_Edit_WORKFLOW_v12.json
0 MB · Other
LTX25_Ripple_v11.safetensors
624 MB · SafeTensor · bf16
डाउनलोड
डाउनलोड Civitai द्वारा दिए जाते हैं। कुछ निर्माता पहले Civitai में लॉगिन माँगते हैं।