Bursting Out Wan

8177°

#video #boobs #realista #ropa #sideboob #undersized clothes

NSFW

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Los LoRAs Wan 2.2 vienen en dos archivos, uno para el experto de ruido alto y otro para el experto de ruido bajo, y ambos están en esta página. Usa los dos archivos juntos. La puntuación de calor y las cifras de esta lista son del archivo de ruido alto; las cuentas propias del archivo de ruido bajo no se suman.

Creado por

darkroast175696

en Civitai

by darkroast175696 - The Bursting Out LoRA will teach Wan 2.2 and 2.1 Text-to-Video how to make movies about busty women who have outgrown their clothes. Their breasts are too big for their bras, their sports bras, and their shirts.

Notas del creador

The Bursting Out LoRA will teach Wan 2.2 and 2.1 Text-to-Video how to make movies about busty women who have outgrown their clothes. Their breasts are too big for their bras, their sports bras, and their shirts. Important: This model is 100% fictitious and is not based on images of any real person. All source images were generated from still image checkpoints using Stable Diffusion. No images (neither actual nor AI-generated) of any real person was ever involved in the making of this model. Version 3.0 Notes: Minor Version 3.0 update: I've published a Low Noise version of this model, but it's completely optional. In most cases, it isn't needed and you don't need to spend the vram to include it in your workflow. However, sometimes Wan tries to invent details in the low noise stage that are incorrect, like adding nipples in strange places. If that happens in your clip, adding the low noise LoRA can help guide Wan to produce better looking output. This comes at a slight cost of skin texture realism since the training set for this LoRA is originally sourced from Pony, and adding the Low Noise model puts more of the Pony back into your videos. I'm mostly posting this because I got tired of the weird nipple thing and sometimes wanted to use a Low Noise version of this in certain workflows, so I'm posting it in case anyone else feels the same way. Version 3 was created with an entirely new dataset of 66 video clips. Only the high noise model is needed, and you can feel free to apply a low noise model of your choice to modify the appearance of the women in the output. See my sample video using Sophie as an example. A strength of about 0.75 is recommended since a full strength of 1.0 will sometimes add nipples where they should be covered up, but do your own experimenting as you like. If you reduce the strength, you'll reduce the busting-out-of-her-clothes effect as expected. You can even try strength above 1.0, but the motion sometimes gets corrupted. Since this is a native Wan 2.2 LoRA, you can use a standard workflow without favoring either high noise or low noise. I use the boob physics LoRA on the low noise stack only. This LoRA has lots of its own motion built in, so you should only need additional motion LoRAs if you have a specific action you want in the video. UPDATE for version 2.0: For the best results, please give a try. This workflow is what I use to make all my videos using my models and it produces great results in Wan 2.2 using LoRAs that were created with the Wan 2.1 model. ComfyUI workflow guidance For my current favorite ComfyUI configuration, please for all the necessary info you'll need to make the most of my Wan 2.1 LoRAs in Wan 2.2 videos. Version 2 Version 2 is more extreme in every way . You can feel free to apply this LoRA to any female character you can think of and it should work. The standard strength of 1.0 will give much stronger results in Wan 2.1 compared with Wan 2.2. For those of you who want unrealistically big, I have a solution for you so keep reading. The model was trained on images of women wearing bras, sports bras, bikinis, one-piece swimsuits, tank tops, buttoned shirts/blouses, and buttoned sweaters. Scenes with clothing like that will work best with this model. The training images were extremely exaggerated, making very unrealistically big scenes possible with this LoRA. You can also use it to make much more normal scenes with slightly-too-small clothes and that will work very well, too. Just play with the strength value until you get what you want. A word of caution: Wan seemed to get a little confused with some of the training data and will occasionally give you a video of a very overweight woman instead of what you might have expected. If that's what you like, then you're in luck! If that kind of result is not what you wanted, your best option is to just use a different seed, although you can try and prompt your way out of it. Problem: How to boost the strength in the Wan 2.2 workflow to get bigger and bigger busts without ruining the nice Wan 2.2 motion and overburning the details? Solution: I've cracked the code and will be writing a short article on this, possibly with a simple workflow, as soon as I get time. [ blah blah blah text removed, please see workflow and ComfyUI guidance info linked above. ] Prompting: In addition to the keyword "brstingout", your results can be improved using a few other phrases that were used in training. - undersized [ clothing item ] - for example, "undersized bra", "undersized bikini", "undersized blouse", "undersized t-shirt", etc. - Sample sentences: - She is wearing an undersized red bikini. - She is wearing an undersized cream-colored button-down blouse. - She is wearing an undersized white button-down shirt. - She is wearing an undersized long blue t-shirt. The t-shirt is tucked into her jeans. One of my goals in making this LoRA was to be able to use it in my Wan+Vace workflows, as described in . Whatever your visions are for this model, I'd appreciate it if you post your clips here in this model page or else link this model in your video post so I can see what other people are making with the model. Enjoy!

Palabras de activación

brstingout

2,426 descargas · 353 me gusta en Civitai

SHA256

97B4646335632D00A204035250796438E01693E81B7FBB69A70BCD86D7B39897

Tendencia de popularidad de Bursting Out Wan

Puntuación de calor desde 7 Jan 2026

Puntuación de popularidad

8,177°

Esta semana

▼

0.3%

8,179° entonces, 8,177° ahora

Este mes

▼

1.0%

8,186° entonces, 8,177° ahora

Último año

n/a

No fue lanzado/seguido

7,000°

Piso

La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.

+1,028°

Descargas en Civitai

2,426 descargas de esta versión exacta en Civitai. Las descargas son el ingrediente más pesado y se cuentan en escala logarítmica: diez veces las descargas suman los mismos 300°, así que un modelo con un millón de descargas no es mil veces más popular que uno con mil. Las seis fuentes de descargas comparten ese término, repartido entre ellas según sus conteos.

+382°

Me gusta

353 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.

+25°

Tasa de adopción

Unos 1 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.

−258°

Antigüedad

−258° porque los pesos Wan salieron en 2025. Cada modelo hereda la antigüedad de los pesos en los que se basa: 150° por año, hasta 750°, y sigue creciendo hasta entonces. Sin esto, la cima de la lista serían checkpoints de 2022 y 2023 basados en descargas que tuvieron años para acumularse.

Mostrar desglose detallado

Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,177°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.

1
Empieza en el piso.
Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
7,000°
total acumulado
2
Suma las descargas.
2,426 equivalentes a descargas en total, de Descargas en Civitai. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
+1,028°
8,028°
total acumulado
3
Suma los likes.
353 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
+382°
8,410°
total acumulado
4
Añade la tasa de adopción.
Unos 1 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+25°
8,435°
total acumulado
5
Quita la antigüedad.
Los pesos de Wan salieron en 2025: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
−258°
8,177°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
8,177°

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.

Renders de ejemplo

NSFW

Prompts y ajustes compartidos por quienes hicieron estos renders en Civitai. Elige un render para ver cómo se hizo.