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

Tốt nhất cho người mới bắt đầu. Quy trình làm việc mạnh mẽ, dễ học.

PirateDiffusion Telegram

Pro studio (SpyGlass) Web

Tạo video, hình ảnh, nhân vật chat tùy chỉnh và nhiều hơn nữa.

Duyệt mô hình, render và chỉnh sửa từ bất kỳ trình duyệt hay điện thoại nào.

Discord bot (Vector)

Thêm Vector vào máy chủ của bạn hoặc tham gia Discord của Vector. Tạo mọi thứ!

Unified Editor Web

Trình chỉnh sửa cho hình ảnh và video: render, chỉnh sửa, nâng cấp và nhiều hơn nữa trên một trang.

Civitai Web

Trả theo lượt dùng

Tạo ảnh trên trang Civitai; mỗi ảnh trả bằng Buzz credits.

Ứng dụng cục bộ

Cần thiết lập

Cài đặt các chương trình local nếu máy tính của bạn có phần cứng đủ mạnh.

ModelDuel Web

Trả theo lượt dùng

Tạo cùng một lệnh trên tối đa 50 mô hình checkpoint/cơ sở cùng lúc.

Thuê GPU trên đám mây

Graydient Cloud GPU

601 lượt tải · 48 lượt thích trên Civitai

Phí cố định, dùng không giới hạn. Mô hình này cài đặt chỉ với một lần nhấp.

RunPod Cloud GPU

Tính phí theo phút

Thuê GPU theo phút và tự thiết lập mô hình.

Wan 2.2 LoRA gồm hai file, một cho chuyên gia nhiễu cao và một cho chuyên gia nhiễu thấp, cả hai đều có trên trang này. Dùng cả hai file cùng nhau. Điểm nhiệt và số liệu trong danh sách này là của file nhiễu cao; số liệu riêng của file nhiễu thấp không được cộng thêm.

Tạo bởi

peter641

trên Civitai

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

Ghi chú của tác giả

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:

Từ kích hoạt

telephoto

SHA256

25C9E430CC2761309CBEFFA763A328C2498A450F1228FB54F774C217D23C9586

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: #85 Hottest Wan LoRA

Not this creator?

Get your own badge

Xu hướng phổ biến của Long Prime Lens Lora (up to 600mm) (Wan 2.2 & Z Image) v2.0 Wan 2.2 T2V

Điểm nhiệt từ 3 Dec 2025

Điểm nhiệt

7,844°

Tuần này

n/a

Chưa phát hành/được theo dõi

Tháng này

n/a

Chưa phát hành/được theo dõi

Năm qua

n/a

Chưa phát hành/được theo dõi

7,000°

Điểm sàn

Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°. Mọi thứ dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn nào báo cáo, chúng mang một số thay thế ở đó để danh sách luôn đầy đủ. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được: một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải sẽ đứng ở điểm sàn, và các số đo sẽ cộng dồn trên đó. Điểm sàn không nói gì về mô hình; chỉ có các độ trên nó mới phân biệt được các mô hình với nhau.

+839°

Lượt tải Civitai

601 lượt tải phiên bản chính xác này trên Civitai. Lượt tải là yếu tố nặng nhất và được tính trên thang logarit: tăng gấp mười lượt tải cộng thêm 300°, nên mô hình có một triệu lượt tải không nóng gấp nghìn lần mô hình có một nghìn lượt tải. Sáu nguồn lượt tải chia sẻ chung một điều kiện này, phân bổ theo tỷ lệ lượt tải của họ.

+254°

Lượt thích

48 lượt thích và bấm ngón tay cái trên các nguồn. Một lượt thích được tính bằng nửa lượt tải, trên cùng thang logarit.

+9°

Tỷ lệ áp dụng

Khoảng 0 lượt tải mỗi ngày, đo giữa hai lần đọc nguồn, không đoán dựa trên trung bình cả đời. Tốc độ chiếm một phần tư thành phần lượt tải, nên một đợt tăng mới sẽ hiện rõ mà không để một đỉnh một ngày vượt qua nhiều năm sử dụng.

−258°

Tuổi

−258° vì trọng số Wan được phát hành vào 2025. Mỗi mô hình thừa hưởng tuổi của trọng số nó dựa trên: 150° mỗi năm, tối đa 750°, và nó tiếp tục tăng cho đến đó. Nếu không có điều này, top danh sách sẽ là các checkpoint 2022 và 2023 dựa trên lượt tải tích tụ nhiều năm.

Hiển thị phân tích chi tiết

Mọi con số trên trang này đều có thể kiểm tra được. Điểm nhiệt của mô hình này là 7,844°, và đây là cách nó được xây dựng từng thành phần một, với tổng điểm chạy sau mỗi bước: điểm sàn, số độ mà mỗi nguồn đóng góp, điểm thưởng cho loại mô hình và điểm trừ theo tuổi của trọng số. Màu sắc tương ứng với các dải trên biểu đồ phía trên. Phần chú giải ở cuối định nghĩa mọi thuật ngữ.

1
Bắt đầu từ điểm sàn.
Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.
7,000°
tổng đang chạy
2
Thêm lượt tải về.
601 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Lượt tải Civitai. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.
+839°
7,839°
tổng đang chạy
3
Thêm lượt thích.
48 lượt thích và giơ ngón tay cái, bằng một nửa trọng số của lượt tải.
+254°
8,093°
tổng đang chạy
4
Thêm tỷ lệ áp dụng.
Khoảng 0 lượt tải mỗi ngày hiện tại, đo giữa hai lần đọc, bằng một phần tư trọng số.
+9°
8,102°
tổng đang chạy
5
Bỏ tuổi ra.
Trọng số Wan ra mắt vào 2025: 150° mỗi năm, tối đa 750°, tăng dần cho đến lúc đó.
−258°
7,844°
tổng đang chạy
=
Điểm nhiệt.
Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.
7,844°

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Cách mà độ phổ biến của mô hình này thay đổi so với phần còn lại của danh mục: sự tăng trưởng về lượt tải xuống, lượt thích và sử dụng qua từng giai đoạn, so với sự tăng trưởng điển hình của mô hình trong cùng giai đoạn, cùng với điểm nhiệt của nó lúc đó. Cao hơn mức tăng trưởng điển hình là tăng, thấp hơn là giảm. Quá khứ được tái tạo từ tổng số hiện tại, ngày đầu tiên của mô hình và tốc độ tải xuống đo được khi có hai lần đọc; mô hình không tồn tại vào đầu giai đoạn sẽ hiển thị n/a.

Ảnh mẫu

Prompt và thiết lập do những người tạo ra các ảnh này trên Civitai chia sẻ. Chọn một ảnh để xem nó được tạo như thế nào.

Lấy prompt này

Render by peter641 on

Thiết lập

Kích thước

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

Render by peter641 on

Thiết lập

Kích thước

1024x512

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

Render by peter641 on

Thiết lập

Kích thước

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

Render by peter641 on