Model
.ai
memantau model AI terbuka

Boreal HL

8189°
Boreal HL
Dibuat oleh
kudzueye
di Civitai
by Kudzueye - realism effect video lora. makes videos look like ordinary real everyday footage
Catatan pembuat
QUICK UPDATE: Please be aware that this LoRA is still very experimental and can be still be very difficult to get good results. I will continue to explore ways to improve on the training and workflow. If you notice anything unusual about the results, or have any suggestions on improving the training or workflow feel free to let me know. Boreal-HL: Boring Reality Hunyuan LoRA This model is my first attempt at improving the realism details of Hunyuan videos. It focuses on creating more natural backgrounds without shallow depths of field, better skin texture, more realistic lighting, and overall increase in details in a scene. I followed previous practices in training my other boring reality models where I try to use as diverse of a group of public domain and AI generated photos as possible. IMPORTANT NOTES FOR USING THIS LORA: This LoRA is very over-trained. In most scenarios keeping strength at around 0.6 should be good enough. Some prompts and seeds and what not can handle higher strength and give better quality but it is not very consistent. I have only tested this LoRA so far on the . It is still early in the process of working with Hunyuan workflows and model training so there is still a lot of potential for further improvements down the road here. Starting out recommended settings: - LoRA Strength: 0.6 (0.4-0.9 is the range I mostly worked with if this is the primary lora you are using) - Resolution: I would start with something like 512x768 for resolution with a 1.5x upscale. Go higher if not using the upscale. Vertical aspect ratios give more boring realism while wider aspect ratios will make it more cinematic. - GUIDANCE: I would start out with a higher guidance like 12.5. It will prevent a lot deformation though you will run into issues such as characters with the same face or same scene. I like to push it down to 3.5 guidance for more interesting images/videos but you have to really work around the seeds/resolution/lora strength to not get a disfigured mess. - STEPS: I recommend having a minimum of maybe 30 steps for at least that workflow. You will get better results though if you get up to 55 or so - SEED: Be mindful to try swapping out seeds as some will work far better than others. - Prompt Recommendations: Try to be descriptive where possible about the actual things and actions in the scene. If you do not provide enough info you may end up with a boring background or a character that always looks the same. As a general rule of thumb when dealing with distortion try raising the guidance, swapping the seeds, reducing the LoRA strength, increasing the steps, be more descriptive in the prompt, and raise the resolution. As a general rule to reduce the generic AI look and same characters appearing, try to reduce the guidance, maybe raise the LoRA strength, be more descriptive in the prompt, and swap the seed. Another note, is that sometimes combing the LoRA with another motion oriented LoRA may lead to more stability in the video output. Image Generation Capabilities This LoRA can also generate decent images at times via the first frame. Sometimes they may be more distorted than grabbing a frame from a longer video, so you may need to experiment with the settings mentioned above. I think Hunyuan has a lot of potential to be the next best text2image model. It will take some time though to find a better workflow for utilizing it and maybe improving on the model training. Additional Info Video for better demonstrating the different aspects of the LoRA.
4,060 unduhan · 399 suka di Civitai
SHA256
657972C09D107E6ED41835C23A7E26E005064B2CF071985CE8AC4D8DF2D04465
Tren popularitas Boreal HL
Skor panas, 12 bulan terakhir
Skor panas
8,189°
Minggu ini
▲
0.5%
8,190° dulu, 8,189° sekarang
Bulan ini
▲
2.4%
8,192° dulu, 8,189° sekarang
Tahun lalu
▲
68.4%
8,167° dulu, 8,189° sekarang
Boreal HL: Skor panas, 12 bulan terakhir7,000°7,412°7,825°8,237°8,650°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20268,189°ModelTrends.ai
7,000°
Floor
Skala berjalan dari 0° sampai 9.999°. Semua yang di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh sumber mana pun, yang memakai angka pengganti di sana supaya daftar tetap lengkap. 7,000° adalah titik awal data yang diukur: model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di floor, dan pengukuran mengisi derajat di atasnya. Floor tidak mengatakan apa-apa tentang model; hanya derajat di atasnya yang berbicara, dan itu yang membedakan satu model dengan yang lain.
+1,083°
Unduhan Civitai
4,060 unduhan versi tepat ini di Civitai. Unduhan adalah bahan terberat dan dihitung dalam skala log: sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi model dengan sejuta unduhan tidak seribu kali lebih panas dari yang seribu unduhan. Enam sumber unduhan berbagi satu istilah itu, dibagi proporsional sesuai jumlahnya.
+390°
Suka
399 suka dan jempol ke atas dari berbagai sumber. Suka dihitung setengah unduhan, dengan skala log yang sama.
−284°
Usia
−284° karena bobot Huny keluar di 2024. Setiap model mewarisi usia bobot yang dipakai: 150° per tahun, sampai 750°, dan terus bertambah sampai itu. Tanpa ini, puncak daftar akan diisi checkpoint 2022 dan 2023 hanya karena unduhan yang sudah bertahun-tahun menumpuk.
Tampilkan rincian
Setiap angka di situs ini bisa dicek. Skor heat model ini adalah 8,189°, dan ini dibangun satu bahan pada satu waktu, dengan total berjalan setelah setiap langkah: floor, derajat yang ditambahkan setiap sumber, bonus untuk jenis model dan pengurangan karena usia bobotnya. Warna-warna itu adalah rentang pada grafik di atas. Glosarium di akhir menjelaskan setiap istilah.
  1. 1
    Mulai dari floor.
    Kenapa 7,000° dan bukan nol: skala dari 0° sampai 9.999°, dan bagian di bawah 7,000° disediakan untuk model yang belum dilaporkan sumber mana pun, yang memakai angka pengganti supaya daftar tetap lengkap dan tidak pernah mengalahkan model dengan data. 7,000° adalah titik awal data yang diukur. Model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di sini; semua yang berikutnya adalah pengukuran, dan ruang di atas floor memuat sepuluh langkah sepuluh kali lipat unduhan dengan 300° masing-masing. Floor sama untuk semua model, jadi tidak menentukan apa-apa; yang menentukan adalah derajat di atasnya.
    7,000°
    total berjalan
  2. 2
    Tambahkan unduhan.
    4,060 setara unduhan secara total, dari Unduhan Civitai. Sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi ukuran penting tapi tidak pernah mendominasi skor.
    +1,083°
    8,083°
    total berjalan
  3. 3
    Tambahkan suka.
    399 suka dan jempol ke atas, dengan bobot setengah dari satu unduhan.
    +390°
    8,473°
    total berjalan
  4. 4
    Lepaskan usia.
    Bobot Huny keluar di 2024: 150° per tahun, sampai 750°, bertambah sampai saat itu.
    −284°
    8,189°
    total berjalan
  5. =
    Skor heat.
    Posisi model ini di setiap daftar di situs ini. Tidak ada yang mengubahnya selain ini.
    8,189°
Glosarium: istilah yang dipakai di sini
Skor heat
Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai
7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan
Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log
Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka
Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi
Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan
Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder
Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde
Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi
Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter
Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint)
Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding
File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot
Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia
Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga
Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti
Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang)
Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren
Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa
Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.
Bagaimana popularitas model ini bergerak dibandingkan dengan katalog lainnya: pertumbuhan unduhan, suka, dan penggunaan setiap periode, diukur terhadap pertumbuhan model biasa dalam periode yang sama, dengan skor panasnya saat itu. Di atas pertumbuhan biasa berarti naik, di bawahnya berarti turun. Masa lalu direkonstruksi dari total hari ini, hari pertama model, dan kecepatan unduhan yang diukur jika ada dua pembacaan; model yang belum ada di awal periode menunjukkan n/a.
Jalankan secara lokal
boreal-hl-v1.safetensors
172 MB · SafeTensor
Unduhan disediakan oleh Civitai. Beberapa kreator meminta login Civitai terlebih dahulu.