Long Prime Lens Lora (up to 600mm) (Wan 2.2 &amp; Z Image) v2.0 Wan 2.2 T2V

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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

peter641

en Civitai

by peter641 - Long Prime Lens Lora (up to 600mm) (Wan 2.2 & Z-Image)

Notas del creador

Version 2 is released with vastly improved perspective compression. Z-image: between 0.5 and1.3 strength WAN 2.2 version is best at 2 for High, and 1 for Low. BEFORE AND AFTER DEMO VIDEO FOR WAN 2.2 Version: I'm a professional photographer and programmer with 20 years of experience across a wide range of lenses. While I love working with AI models, the lack of genuine lens control has always frustrated me — so I'm releasing my first lens LoRA. If there's interest, I'll create more. Note: The Wan and Z-Image versions use different trigger words — "telephoto" for Wan, and "600mm" for Z-Image. This LoRA replicates the look of a long prime lens. It was trained exclusively on material shot with a 600mm lens, and with the right prompting, you can achieve that level of compression. At other times, it may produce the feel of a 400mm, 200mm, 150mm, or similar — all of which are significantly harder to replicate without this LoRA. Tips: Prompting your background, middle ground, and foreground makes a real difference. To get the full long lens aesthetic, prompting for a full-length shot of a person helps considerably if your image is vertical — this will regularly deliver authentic long focal length perspective and full 600mm looks can be achieved. For subjects where a 600mm is rarely used, like in side a building, achieving the effect is trickier — you may end up with something closer to 150mm. It's still possible, but you'll need to refine your prompt to push as far as you can to the 600mm look. If you'd like to support me in creating more LoRAs from my lens collection, you can donate here:

Palabras de activación

telephoto

SHA256

25C9E430CC2761309CBEFFA763A328C2498A450F1228FB54F774C217D23C9586

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Updated Oct 22, 2026

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Tendencia de popularidad de Long Prime Lens Lora (up to 600mm) (Wan 2.2 & Z Image) v2.0 Wan 2.2 T2V

Puntuación de calor desde 3 Dec 2025

Puntuación de popularidad

7,844°

Esta semana

n/a

No fue lanzado/seguido

Este mes

n/a

No fue lanzado/seguido

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.

+839°

Descargas en Civitai

601 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.

+254°

Me gusta

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

+9°

Tasa de adopción

Unos 0 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 7,844°, 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.
601 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.
+839°
7,839°
total acumulado
3
Suma los likes.
48 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
+254°
8,093°
total acumulado
4
Añade la tasa de adopción.
Unos 0 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+9°
8,102°
total acumulado
5
Quita la antigüedad.
Los pesos de Wan salieron en 2025: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
−258°
7,844°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
7,844°

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

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

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Ajustes

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1024x512

Prompt

Close-up portrait of a young woman standing on a rain-slicked city street at night during the Christmas season. Her face is sharply in focus while the background softens into a beautiful blur of Christmas lights strung across storefronts and wrapped around lamp posts. Warm tungsten light from a nearby shop window illuminates one side of her face with a soft golden glow, while cool blue ambient light from a neon sign fills the shadows on the opposite side, creating dramatic split lighting. Her breath is visible in the cold December air, catching the light as a soft mist. Tiny snowflakes or light rain droplets glisten in her hair and on her eyelashes. The wet pavement beneath reflects red, green, gold, and white lights in elongated streaks. She wears a chunky knit scarf and wool coat, with a slight frost on the fabric. Her expression is contemplative, gazing slightly off-camera. Background elements include blurred silhouettes of pedestrians carrying shopping bags, glowing Christmas tree shapes in shop windows, and strings of fairy lights creating soft circular orbs in warm white and multicoloured tones. Atmospheric haze from the cold air adds depth and a dreamy quality to the scene. Cinematic colour grading with lifted blacks, teal shadows, and warm orange highlights. Soft light flares stretch across the frame from bright light sources. Subtle film grain texture. telephoto

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Ajustes

Tamaño

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Prompt

Close-up portrait of a woman on a windswept beach during golden hour. Warm sunset light wraps around her face, creating a soft rim light through her hair which blows across her features. Salt spray mist catches the light behind her. Her skin has a warm golden glow with soft peachy highlights. The ocean behind her is a blur of orange and deep blue tones. Sand particles drift in the air, glinting like tiny sparks. Natural, sun-kissed, editorial beauty aesthetic. telephoto

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Ajustes

Tamaño

1024x512

Prompt

Close-up portrait of a man standing at a massive observation window aboard an orbital station, gazing at a gas giant planet filling the entire view. The planet's swirling storms of orange, red, and cream reflect across his face in bands of warm colour. The interior is dark, only lit by the planet's reflected sunlight. One of the planet's moons is visible as a small bright disc casting a shadow on the cloud layers. His expression is one of quiet awe. The window frame is industrial steel with warning markings. Solitary, contemplative, humbling sense of scale. telephoto zoom photo

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