Tai Chi Kung Fu | Wan_video_14B ITV

Terbaik untuk pemula. Aliran kerja yang kuat, lengkung pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Pro studio (SpyGlass) Web

Cipta video, imej, persona sembang tersuai, dan banyak lagi.

Layari model, render dan perbaiki dari mana-mana pelayar atau telefon.

Discord bot (Vector)

Tambah Vector ke pelayan anda atau sertai Discord Vector. Cipta apa sahaja!

Unified Editor Web

Editor untuk imej dan video: render, sunting, tingkatkan dan banyak lagi dalam satu halaman.

Civitai Web

Bayar ikut guna

Jana di laman Civitai sendiri; setiap imej dibayar dengan kredit Buzz.

Aplikasi tempatan

Perlu tetapan

Pasang program tempatan kalau komputer kau cukup kuat.

ModelDuel Web

Bayar ikut guna

Jana arahan yang sama pada sehingga 50 model checkpoint/asas sekaligus.

Sewa GPU di awan

Graydient Cloud GPU

646 muat turun · 45 suka di Civitai

Bayaran tetap, penggunaan tanpa had. Model ini dipasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Caj mengikut minit

Sewa GPU mengikut minit dan pasang model sendiri.

Dicipta oleh

allpleoleo439

di Civitai

by allpleoleo439 - Tai Chi Kung Fu | Wan_video_14B ITV

Nota pencipta

This is my recently trained Wan Video 14B Image-to-Video LORA. The previous two attempts had no effect at all, but this one turned out to be the best so far. I trained it using 23 video clips, each lasting 20 to 30 seconds, and the entire process took over nine hours. Some parameter settings might still be unclear to me. Special thanks to musubi-tuner and Kohya-ss for their guidance! Using this LORA, you can generate Tai Chi movements simply by prompting someone performing martial arts or a stage performance. It is recommended to use full-body images for better results. これは、私が最近トレーニングした Wan Video 14B Image-to-Video LORA です。以前の2つの試みは全く効果がありませんでしたが、今回のものが最も良い結果を得られました。23本の動画（それぞれ 20～30秒）を使用し、9時間以上かけてトレーニングを行いました。まだいくつかのパラメータ設定が不明確な部分があります。 musubi-tuner の作者 Kohya-ss 氏の指導に感謝します！このLORAを使用すると、武術や舞台パフォーマンスを行っている人物をプロンプトに入力するだけで、太極拳の動きを生成できます。全身が映った画像を使用すると、より良い結果が得られます。這東西教學影片可以看只能自己亂搞了也感謝codexq能提供一個可以交流的管道

SHA256

A5DD2F8654F02B1D01A3B0474040D0D5AF534D583385F69889B287BBCD9356AF

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

Also ranked: #89 Hottest Wan LoRA

Not this creator?

Get your own badge

Trend populariti Tai Chi Kung Fu | Wan_video_14B ITV

Skor panas, 12 bulan terakhir

Skor haba

7,835°

Minggu ini

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

Bulan ini

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

Tahun lalu

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

7,000°

Lantai

Skala berjalan dari 0° hingga 9,999°. Apa sahaja di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian di situ supaya senarai tetap lengkap. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula: model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di lantai, dan ukuran mengisi darjah di atasnya. Lantai tidak memberitahu apa-apa tentang model; hanya darjah di atasnya yang buat beza antara satu model dengan model lain.

+844°

Muat turun Civitai

646 muat turun versi tepat ini di Civitai. Muat turun adalah bahan paling berat dan dikira pada skala logaritma: sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi model dengan sejuta muat turun tidak sepuluh ribu kali lebih panas daripada yang seribu. Enam sumber muat turun berkongsi satu terma itu, dibahagi mengikut jumlah mereka.

+249°

Suka

45 suka dan jempol naik di semua sumber. Suka seberat setengah muat turun, pada skala log yang sama.

−258°

Umur

−258° sebab berat Wan keluar pada 2025. Setiap model mewarisi umur berat yang dibina padanya: 150° setahun, sehingga 750°, dan ia terus bertambah sehingga itu. Tanpanya, senarai teratas akan jadi checkpoint 2022 dan 2023 berdasarkan muat turun yang ada bertahun untuk terkumpul.

Tunjukkan pecahan terperinci

Setiap nombor di laman ini boleh diperiksa. Skor panas model ini adalah 7,835°, dan ia dibina satu bahan pada satu masa, dengan jumlah terkini selepas setiap langkah: lantai, darjah yang ditambah oleh setiap sumber, bonus untuk jenis model dan apa yang umur beratnya tolak. Warna-warna itu adalah jalur carta di atas. Glosari di akhir menerangkan setiap istilah.

1
Mula di lantai.
Kenapa 7,000° dan bukan sifar: skala dari 0° hingga 9,999°, dan bahagian di bawah 7,000° dikhaskan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian supaya senarai tetap lengkap dan tidak pernah mengatasi model dengan data. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula. Model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di sini; semua yang berikut adalah ukuran, dan ruang di atas lantai ada sepuluh langkah muat turun sepuluh kali ganda pada 300° setiap satu. Lantai sama untuk setiap model, jadi ia tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya yang buat beza.
7,000°
jumlah berjalan
2
Tambah muat turun.
646 muat turun setara semuanya, dari Muat turun Civitai. Sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi saiz penting tapi tidak pernah mengatasi skor.
+844°
7,844°
jumlah berjalan
3
Tambah suka.
45 suka dan jempol, dengan berat separuh muat turun.
+249°
8,093°
jumlah berjalan
4
Tanggalkan umur.
Berat Wan keluar pada 2025: 150° setahun, sehingga 750°, bertambah sehingga itu.
−258°
7,835°
jumlah berjalan
=
Skor heat.
Di mana model ini berdiri dalam setiap senarai laman ini. Tiada yang lain mengubahnya.
7,835°

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Bagaimana populariti model ini bergerak berbanding katalog lain: pertumbuhannya dalam muat turun, suka dan penggunaan setiap tempoh, diukur berbanding pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama, dengan skor panasnya pada masa itu. Di atas pertumbuhan biasa dibaca sebagai kenaikan, di bawahnya sebagai penurunan. Masa lalu dibina semula dari jumlah hari ini, hari pertama model dan kelajuan muat turun yang diukur jika ada dua bacaan; model yang tidak wujud pada permulaan tempoh menunjukkan n/a.

Jalankan secara tempatan

Cara memasang

Cara memasang LoRA: folder, pemeriksaan fail dan penggunaan pertama dalam ComfyUI, Forge, Automatic1111 dan Draw Things

24 Sep 2025

Buka Civitai Muat turun

taichi.safetensors

343 MB · SafeTensor · bf16

Muat turun disediakan oleh Civitai. Sesetengah pencipta memerlukan log masuk Civitai dahulu.

Torrents

taichi.safetensors

342.66 MB · v1.0 | Wan_video_14B ITV · 0 penyemaian ·

CivitasBay

Pautan magnet

Torrents dikongsi secara peer to peer oleh penyemaian mereka; ModelTrends.ai tidak menghoskan fail. Buka pautan magnet dengan klien BitTorrent dan bandingkan checksum fail siap dengan yang ada di senarai.

Lagi oleh pencipta ini

Graceful spinning effect | Wan_video_14B ITV

WAN

Digital art hero style | Krea2 turbo

KREA2

Food Wars! (食戟のソーマ) | Krea2

KREA2

Japan 1980s TV CM Style

LTX2

Semua model oleh allpleoleo439

Model serupa

WAN2.1 Princess Zelda | Botw

WAN

KXSR Staircase Ascend Concept WAN 14B T2V

WAN