Model
.ai
urmărim modelele AI deschise

Camera_motion_h3

8414°
Camera_motion_h3
Creat de
JOJOCUBE
pe Civitai
by JOJOCUBE - camera_motion_h3
Notele creatorului
# Camera Motion LoRA — User Guide New custom dataset collected specifically to train this camera-motion LoRA, designed to compensate for missing camera movement capabilities within the MINIMAX H3 base model. ## 1. Mandatory Trigger Word camera motion Must be placed at the very start of the prompt. It acts as the activation switch to enable camera motion control for this LoRA, followed by specific camera movement + scene description. ## 2. File Versions 1000-step file | 3000-step file camera_motion_h3_lora_v1_1000_pruned.safetensors | camera_motion_h3_lora_v1_3000_pruned.safetensors ## 3. Installation & Loading Place the _pruned files into ComfyUI/models/loras/ Load via LoraLoader. Recommended strength_model: 0.8 ~ 1.0 - 0.8: Mild camera motion - 1.0: Distinct camera motion - >1.2: Risk of unstable frames Base model: MiniMax-H3 video workflow (pruned + int8 + convrot version) ## 4. Prompt Usage (Core Section) ### Prompt Structure for Training Samples Annotation format used for training data (the syntax best matched for this LoRA): camera motion, [Subject], [Scene], [Camera motion description], [Lighting / Style], [Quality] ### Use Raw Training Prompts (Recommended) camera_motion_prompt_library.md contains 55 complete prompts extracted directly from training samples, sorted into 9 camera motion categories (Push-in / Pull-back / Combined Push-Pull / Orbit / Tracking / Aerial / Crane / Pan / Macro). Copy and paste directly for results closest to the training dataset. Example: camera motion, a woman and a man in athletic wear, engaged in a dynamic rooftop martial arts fight with punches and defensive blocks, nighttime urban cityscape background, slow push-in to medium shot transitioning to slight pull-back as the woman falls, cinematic teal-orange grading, water droplet effects, sharp 4k, high production quality ### Swap Scene, Keep Camera Motion Replace [Subject] and [Scene] while retaining the camera motion phrase after the comma: camera motion, [Your Subject], [Your Scene], slow push-in with subtle lateral tracking, cinematic color grading, 4k, high quality ### Swap Camera Motion, Keep Scene Only modify the camera motion phrase (e.g. slow push-in → slow orbit), leave the rest unchanged. ### Full Ready-to-Use Examples ① Push-in (Martial Arts / Night Scene) camera motion, a woman and a man in athletic wear, engaged in a dynamic rooftop martial arts fight with punches and defensive blocks, nighttime urban cityscape background, slow push-in to medium shot transitioning to slight pull-back as the woman falls, cinematic teal-orange grading, water droplet effects, sharp 4k, high production quality ② Pull-back (Industrial / Volumetric Light) camera motion, two men in a dynamic martial arts fight, exchanging kicks and punches with defensive blocks and dodges, inside a vast abandoned industrial warehouse with crumbling pillars and dramatic shafts of sunlight, slow pull-back combined with gentle orbit around the fighters revealing the full scale of the environment, cinematic gritty texture, natural volumetric lighting, high production quality ③ Orbit (Wuxia / Snow Scenery) camera motion, two martial artists in white and dark robes, dueling with sword and fan atop a snow-covered pavilion surrounded by swirling vortex energy, misty mountain landscape with weeping willow, dynamic pull-back from close-up vortex to wide establishing shot revealing the full rooftop confrontation, cinematic wuxia fantasy style, ethereal atmospheric lighting, 4k, high quality ④ Handheld Tracking (Action / Neon Rainy Night) camera motion, a man and woman in athletic wear, engaged in intense martial arts combat with punches kicks and takedowns, nighttime rooftop with wet pavement reflecting neon city skyline, dynamic handheld camera with push-in and slight tracking following action, cinematic teal-orange color grading, sharp 4k, high quality ⑤ Aerial (Nature / Mountain Landscape) camera motion, majestic green mountain peaks and misty valleys, aerial drone descending over cloud-wrapped ridges, low-angle water-level shot of splashing stream, two hikers crossing stone bridge, mountain forest with flowing creek, slow aerial push-in, water-level tracking, static wide, cinematic natural lighting, 4k, high quality ⑥ Miniature Diorama (Macro / Desktop Diorama) camera motion, a miniature seasonal village diorama on a desk, transforming through autumn, winter, and spring with changing foliage and weather effects, office desk environment with computer monitor and stationery, slow push-in dolly glide across the diorama surface revealing each season transition, whimsical miniature aesthetic, soft natural lighting, 4k, high quality More complete examples can be found in camera_motion_prompt_library.md (55 prompts covering all 9 camera motion categories). ## Test Videos ### Camera Motion Strength & Direction Control | Requirement | Prompt Writing Method | | ---- | ---- | | Smoother motion | Add slow: slow push-in | | Intense / Aggressive motion | Add aggressive: dynamic handheld / aggressive push-in | | Specify direction | push-in from left / orbit right / pan left | ### Supported Camera Motion Types (Validated on Training Dataset) | Type | Stability | Recommended Prompt Phrase | | ---- | ---- | ---- | | Push-in | ★★★ Most stable | slow push-in / dolly in / push in | | Pull-back | ★★★ Most stable | pull-back / dolly out | | Handheld Tracking | ★★★ Most stable | handheld tracking shot / dynamic handheld | | Orbit | ★★☆ Stable | slow orbit / orbit around | | Aerial | ★★☆ Stable | aerial drone shot / flyover | | Crane Shot | ★★☆ Stable | crane reveal / tilt up/down | | Combined Push & Pull | ★★☆ Stable | push-in then pull-back | | Pan | ★☆☆ Weak (limited samples) | pan left / pan right (low sample count; recommended to combine with other terms) | | Macro / Close-up | ★★☆ Stable | close-up / macro / extreme close-up |
1,353 descărcări · 79 aprecieri pe Civitai
SHA256
9D7D98D7377F56EFED3AA7D507F767936112D208906F49908EC9A8AE912BE88B
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
camera_motion_h3 pe ModelTrends.ai: #238 Hottest AI model
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #20 Hottest MiniMax H3 model · #20 Hottest MiniMax H3 LoRA
Not this creator?
Tendința de popularitate a camera_motion_h3
Scor de căldură din 5 Sep 2026
Scor de popularitate
8,414°
Săptămâna aceasta
▲
3.7%
8,406° atunci, 8,414° acum
Luna aceasta
▲
27.2%
8,363° atunci, 8,414° acum
Ultimul an
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
camera_motion_h3: Scor de căldură din 5 Sep 20267,000°7,396°7,792°8,188°8,584°5 Sep14 Sep24 Sep3 Oct13 Oct22 Oct8,414°ModelTrends.ai
7,000°
Prag minim
Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.
+959°
Descărcări Civitai
1,353 descărcări ale acestei versiuni exacte pe Civitai. Descărcările sunt ingredientul cel mai important și sunt numărate pe o scară logaritmică: de zece ori mai multe descărcări adaugă același 300°, deci un model cu un milion de descărcări nu este de o mie de ori mai popular decât unul cu o mie. Cele șase surse de descărcări împart acest termen, proporțional cu numărul lor.
+285°
Apăsări de like
79 like-uri și aprecieri pe toate sursele. Un like valorează jumătate de descărcare, pe aceeași scară logaritmică.
+70°
Rata de adoptare
Aproximativ 8 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.
+100°
Boost familie
+100° pentru că este un LoRA dintr-o familie pe care site-ul o promovează acum. Este un impuls limitat în scor și este listat deschis aici; nu poate ascunde un model sau depăși o diferență de o mie de ori în descărcări.
Arată detalii
Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,414°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.
  1. 1
    Începe de la prag.
    De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
    7,000°
    total curent
  2. 2
    Adaugă descărcările.
    1,353 echivalente de descărcări în total, de la Descărcări Civitai. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
    +959°
    7,959°
    total curent
  3. 3
    Adaugă aprecierile.
    79 aprecieri și like-uri, la jumătate din greutatea unei descărcări.
    +285°
    8,244°
    total curent
  4. 4
    Adaugă rata de adoptare.
    Aproximativ 8 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
    +70°
    8,314°
    total curent
  5. 5
    Boost de familie.
    Un impuls deschis și limitat pentru LoRA-urile dintr-o familie pe care site-ul o promovează acum.
    +100°
    8,414°
    total curent
  6. =
    Scorul de căldură.
    Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
    8,414°
Glosar: termenii folosiți aici
Scor de căldură
Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag
7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări
Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică
Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri
Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare
Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat
Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder
Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde
O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare
Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter
Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint)
Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding
Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți
Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă
Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie
Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă
Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație)
Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință
Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic
Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.
Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.
Exemple de randări
Prompturi și setări partajate de cei care au făcut aceste randări pe Civitai. Alege o randare pentru a vedea cum a fost făcută.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Setări
Mărime
2752x1536
Prompt
ww
Setări
Mărime
1536x2752
Prompt
ww
Setări
Mărime
864x480
Prompt
Very long BUT DM if you really want it
Rulează local
camera_motion_h3_lora_v1_3000_pruned.safetensors
148 MB · SafeTensor · fp16
Descărcările sunt servite de Civitai. Unii creatori cer mai întâi autentificarea pe Civitai.