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siguiendo los modelos de IA abiertos

Tongue out_V2_wan22_5b

7870°
Tongue out_V2_wan22_5b
Creado por
JoseGomezFreelance
en Civitai
by JoseGomezFreelance - tongue out_V2_wan22_5b
Notas del creador
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!
Palabras de activación
tongue out
660 descargas · 44 me gusta en Civitai
SHA256
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Updated Oct 22, 2026
tongue out_V2_wan22_5b en ModelTrends.ai: #74 Hottest Wan LoRA
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Also ranked: #83 Hottest Wan model
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Tendencia de popularidad de tongue out_V2_wan22_5b
Puntuación de calor desde 13 Nov 2025
Puntuación de popularidad
7,870°
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No fue lanzado/seguido
tongue out_V2_wan22_5b: Puntuación de calor desde 13 Nov 20257,000°7,316°7,632°7,948°8,263°Nov 2025Jan 2026Apr 2026Jun 2026Aug 2026Oct 20267,870°ModelTrends.ai
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.
+857°
Descargas en Civitai
660 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.
+248°
Me gusta
44 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.
+23°
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 7,870°, 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. 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. 2
    Suma las descargas.
    660 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.
    +857°
    7,857°
    total acumulado
  3. 3
    Suma los likes.
    44 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
    +248°
    8,105°
    total acumulado
  4. 4
    Añade la tasa de adopción.
    Unos 1 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
    +23°
    8,128°
    total acumulado
  5. 5
    Quita la antigüedad.
    Los pesos de Wan salieron en 2025: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
    −258°
    7,870°
    total acumulado
  6. =
    La puntuación heat.
    Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
    7,870°
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.
Render by JoseGomezFreelance on
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, tongue out
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, tongue out
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Civitai
·
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Closeup horse head, tongue out
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Civitai
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704x1280
Prompt
A portrait of a mona lisa, painted by leonardo da vinci, with a contemplative expression, tongue out
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832x832
Prompt
, tongue out
No se compartió ningún prompt con este render.
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Prompt
, tongue out
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704x1280
Prompt
Three girls posing for a photo at a concert, smiling at the camera, tongue out
Ejecutar en local
tongue_out_V2_wan22_5b.safetensors
154 MB · SafeTensor
Las descargas las sirve Civitai. Algunos creadores piden iniciar sesión en Civitai primero.