模型热度日榜

Wan14BT2V_FastMasterModel是一款强大的混合文本到视频模型，基于原始的WAN 2.1 T2V模型，通过融合多个开源组件和LoRA增强了动作真实感、时间一致性和表现细节。集成了多个开源模型和LoRA，以提升时间质量、表现力和动作真实感。

这个“一体化”WAN2.2 模型，更贴近日常使用——更简单、更快、更兼容。如果你正在使用 WAN 系列模型，不妨试试这个整合版本，或许能为你的工作流带来意想不到的提升。

Outfit Extractor 是一个针对性极强的工具型 LoRA，填补了当前 AI 时尚应用中“高质量衣物素材获取”的空白。虽然它并非必需，但对于追求精确控制和专业级输出的用户而言，它提供了一条更干净、更可控的编辑路径。

通过开源模型和ComfyUI，创作者们可以在本地轻松实现这些创意效果，为自己的视频创作带来更多可能性。无论是搞笑视频、创意短片还是艺术作品，创意特效都能为你的创作增添独特的魅力。

Tattoo Kontext Dev LoRA 的核心优势在于其对人体结构与皮肤质感的深刻理解。它能将用户提供的纹身设计草图，精准地“贴合”到指定的身体部位，并自动处理细节。

Instagirl是一款适用于WAN 2.2/WAN 2.1的Lora,WAN系列模式虽然是视频生成模型，但它同样适用于文生图，这款Lora即是，训练者00quebec用3000多张图片和130多个不同的Instagram模特对WAN 2.2进行微调的一款文生图Lora

Kontext-Emoji-LoRA是一个用于风格迁移的模型，基于FLUX.1-Kontext-dev 训练，适用于人类形象的emoji风格化任务，可在 ComfyUI 中使用。

nunchaku-flux.1-krea-dev 的意义在于，它证明了即使在 4-bit 低精度下，扩散模型依然可以生成高质量、富有细节的图像。通过 SVDQuant 与 Nunchaku 推理系统的结合，我们得以在不牺牲太多质量的前提下，大幅降低硬件门

Qwen_Image_4_Grid_Display_LoRA 是一款基于 Qwen-Image 模型微调的 LoRA 适配器，专为生成四格统一视觉风格图像而设计。它能够将一个抽象创意或设计概念，一次性输出为四个在色彩、构图、视角和主题上高度一致的图像，形成一个完整的视觉网格，极大提升设计探索与原型迭代的效率。

Raena-Qwen-Image 是一个为 Qwen-Image 微调的 LoRA，专为动漫风格生成设计。该模型的目标是增强 Qwen-Image 在生成高质量动漫输出的能力，具有更清晰的细节、更丰富的色彩和更好的美学效果。