Tongue out_V2_wan22_5b
7870°
このモデルを実行
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by JoseGomezFreelance - tongue out_V2_wan22_5b
作者のメモ
V2
This is a complete revision of the original dataset, now composed entirely of custom-made material created specifically for this Lora, using real, live models (with very little synthetic material, less than 10%).
In this regard, the first thing to do is to give credit to those models who chose to participate, for their time and creativity, which they generously contributed, for a fee, to make this LoRa dataset a reality:
Alejandra
Angybel M
Geor Hernandez
Valeria Perez
Whitney M
And so many other models, without whose participation this wouldn't have been possible. Thank you!
Beyond this, some technical aspects:
In short: it produces a more natural, less powerful effect, and groups are a bit more difficult to work with.
We have extra smiles, better teeth, and maybe even better eyes, like a positive bleed.
This V2 version also offers more variety in different body types (the 'supermodel' effect is controlled) and generally provides a greater degree of realism. It's also better at working with men, I don't know why, and, yes, let's talk about things that could be improved:
There's a certain Caribbean bleed and, above all, an excess of tanning in the skin. Also, there's some awkward hand movements that sometimes occur, which didn't happen before. Beyond that, the drawing and anime capabilities have been reduced.
But hey, nothing that can't be fixed for a V3!
Have fun! (And if you want to check out these 21st-century-minded models' Fiverr profiles, even better!)
———
Esta es una revision completa del dataset original, con la novedad de que ahora mismo está íntegramente compuesto con material personalizado creado a medida para este lora trabajando con el arte de modelos reales, de carne y hueso, (con muy poco material sintético, menos del 10%).
En este sentido lo primero es dar crédito a aquellas modelos, que así lo han decidido, por su tiempo y por la creatividad que han cedido, de manera remunerada, para que el dataset de este LoRa sea realidad:
Alejandra
Angybel M
Geor Hernandez
Valeria Perez
Whitney M
Y otras tantas modelos, que sin su participación esto no podría haber sido posible, ¡Gracias!
Más allá de esto, cuestiones técnicas:
En una línea: da un efecto más natural, menos potente y le cuestan un poco más los grupos.
Tenemos un extra de sonrisas, mejores dientes y quizá mejores ojos como un sangrado positivo.
Luego también esta versión V2 ofrece más variabilidad de diferentes tipos de cuerpos (se controla el efecto ‘super modelo’) y en general aporta un grado de realismo mayor. También es capaz de trabajar mejor con hombres, no sé por qué, y, eso sí, vamos con las cosas a mejorar:
Se sangra cierto estilo caribeño y, sobre todo, un exceso de moreno en la piel. Y por otro lado hay cierto juego de manos feas que ocurre a veces y antes no ocurría. Más allá de esto, las capacidades con dibujo y anime han quedado reducidas.
Pero bueno, ¡nada que no se pueda intentar arreglar para una V3!
¡A pasarlo bien! (Y si queréis pasaros por el Fiverr de estas modelos con visión para el siglo XXI, mejor que mejor!)
V1
A friend challenged me to make a LoRa of Wan 2.2 5B, without me having ever done one, in less than 24 hours. I raised the bet that I would have it in less than 12. The result?
I present to you my first LoRa, absolutely experimental xD
And, as the name suggests, it will get the subject of your image tongue out in a mocking way. Have a good time!
Un amigo me retó a hacer un LoRa de Wan 2.2 5B, sin yo haber hecho nunca uno en menos de 24h. Yo subí la apuesta a que lo tendría en menos de 12. ¿El resultado?
Os presento mi primer LoRa, absolutamente experimental xD
Y, como el nombre indica, conseguirá que el sujeto de vuestra imagen saque la lengua de manera burlona. ¡A pasarlo bien!
トリガーワード
tongue out
SHA256
64A697C07647E33403DFCA205DAA0F3DA99139C25B8BDEDCA3DAEB5930E66B2D
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #83 Hottest Wan model
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tongue out_V2_wan22_5b の人気トレンド
13 Nov 2025以降のヒートスコア
ヒートスコア
7,870°
今週
n/a
まだリリース/追跡されていません
今月
n/a
まだリリース/追跡されていません
過去1年
n/a
まだリリース/追跡されていません
7,000°
基準値
スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。
+857°
Civitaiのダウンロード数
この正確なバージョンはCivitaiで660ダウンロードされました。ダウンロード数は最も重い要素で、対数スケールでカウントされます:ダウンロード数が10倍になると300°上昇します。つまり100万ダウンロードのモデルは1000ダウンロードのモデルの1000倍熱いわけではありません。6つのダウンロードソースはこの1つの項目を共有し、それぞれの数に比例して分配されます。
+248°
いいね数
各ソースで44回のいいねや高評価があります。いいねはダウンロードの半分の重みで、同じ対数スケールで計算されます。
+23°
普及率
ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約1回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。
−258°
年齢
−258°はWanの重みが2025にリリースされたからです。すべてのモデルは基にしている重みの年齢を引き継ぎます:1年あたり150°、最大750°までで、それまでは増え続けます。これがなければ、リストのトップはダウンロード数が何年も積み重なった2022年や2023年のチェックポイントばかりになってしまいます。
詳細な内訳を表示
このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは7,870°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています:基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。
- 1基準値から始めます。なぜ7,000°でゼロではないのか:スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。7,000°累計合計
- 2ダウンロード数を加算します。合計でCivitaiのダウンロード数から660のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。+857°7,857°累計合計
- 3いいね数を加算します。ダウンロードの半分の重みで44のいいねとサムズアップ。+248°8,105°累計合計
- 4普及率を追加します。現在、2回の計測間で約1ダウンロード/日で、重みは4分の1です。+23°8,128°累計合計
- 5年齢を除外します。Wanの重みは2025にリリースされました:1年あたり150°、最大750°まで成長します。−258°7,870°累計合計
- =ヒートスコア。このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。7,870°
用語集:ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計:ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます:1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典:OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル(チェックポイント)
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます:1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着!(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着!」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。
作例
Civitai でこれらの作例を作った人たちが共有したプロンプトと設定です。作例を選ぶと、どのように作られたかが表示されます。
設定
サイズ
704x1280
プロンプト
, tongue out
設定
サイズ
704x1280
プロンプト
, tongue out
設定
サイズ
832x832
プロンプト
Closeup horse head, tongue out
設定
サイズ
704x1280
プロンプト
A portrait of a mona lisa, painted by leonardo da vinci, with a contemplative expression, tongue out
設定
サイズ
832x832
プロンプト
, tongue out
この作例にはプロンプトが共有されていません。
設定
サイズ
704x1280
プロンプト
, tongue out
設定
サイズ
704x1280
プロンプト
Three girls posing for a photo at a concert, smiling at the camera, tongue out
ローカルで実行
tongue_out_V2_wan22_5b.safetensors
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