Hunyuan Bloom Redmond LoRA: Generación de video floral surreal
Genera esculturas florales surrealistas cinematográficas con HunyuanVideo usando el LoRA Bloom Redmond. Palabra activadora: `Bloom`. Licencia CC0.
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Hunyuan Bloom Redmond LoRA: Generación de video floral surreal
TL;DR
- LoRA para HunyuanVideo (tencent/HunyuanVideo) que añade un estilo de escultura floral surreal "Bloom"
- Palabra activadora:
Bloom— antepón a las preguntas que describen instalaciones florales imposibles - Fuerza 0.8–1.0 en ComfyUI; 225 MB SafeTensors, licencia CC0
- Patrocinado por reDMOND Ai; 121 descargas en Civitai
Qué hace este modelo
El LoRA Bloom Redmond transforma la salida de HunyuanVideo en una estética distintiva de macro-time-lapse: esculturas florales a gran escala, imposibles, que fusionan materia orgánica, arte culinario, entomología y cerámica. El estilo se inspira directamente en las demos "Bloom" de Google Veo/Flow — primeros planos cinemáticos donde los capullos se despliegan en construcciones intrincadas y en capas.
A diferencia de los LoRAs "florales" genéricos, este produce surrealismo estructurado: cada flor es una composición deliberada — ingredientes de sushi, caparazones de escarabajo, porcelana de arcilla — renderizada con texturas fotorrealistas y movimientos de cámara cinematográficos (órbita, deriva, macro).
Palabra activadora y preguntas
La única palabra activadora es Bloom (distingue mayúsculas en la práctica). Los mejores resultados provienen de preguntas que describen una escultura o instalación floral grande y surreal:
Bloom. Un macro time-lapse se abre sobre un mostrador de acero inoxidable limpio. Un capullo perfecto de arroz para sushi, envuelto en una lámina oscura de nori, está en el centro. La flor comienza cuando el nori se despliega, revelando pétalos hechos de rebanadas finas como papel de atún vibrante rosa, salmón naranja y mantecoso hamachi.
Otros temas de preguntas verificados de la ficha del modelo:
- Entomológico: caparazones iridiscentes de escarabajo → alas de mariposa → alas de cigarra → núcleos brillantes de luciérnaga
- Cerámica: arcilla de porcelana húmeda en un torno de alfarero → pétalos lanzados con anillos de lanzamiento → grietas de secado → núcleo de engobe azul cobalto
El modelo responde bien a la especificidad del material ("rebanadas finas como papel," "alas de mariposa translúcidas," "anillos de lanzamiento") y la dirección de cámara ("la cámara se desplaza hacia adentro," "la cámara orbita," "macro time-lapse").
Cómo se entrenó
- Modelo base: tencent/HunyuanVideo (texto a video, 720p)
- Patrocinador del entrenamiento: reDMOND Ai (tiempo de GPU y patrocinio)
- Formato: SafeTensors LoRA, 225 MB
- Licencia: CC0-1.0 (dominio público — libre para cualquier uso)
- Fecha de lanzamiento: 22 de julio de 2025 (Civitai)
El autor (ArtificialGuyBR) señala que esta es una adaptación de estilo de la estética Bloom para HunyuanVideo, no un entrenamiento desde cero.
Configuración en ComfyUI
- Descarga
Hunyuan-Bloom-Redmond.safetensors→ComfyUI/models/loras/ - Asegúrate del modelo de difusión HunyuanVideo (por ejemplo,
hunyuan-video-t2v-720p-q4_0.gguf) →ComfyUI/models/diffusion_models/ - Coloca los codificadores de texto CLIP →
ComfyUI/models/text_encoders/ - Coloca el VAE →
ComfyUI/models/vae/ - Añade un nodo Cargar LoRA entre tu cargador de modelo base y KSampler
- Configura fuerza: 0.8–1.0 (1.0 para el efecto completo)
Funciona con flujos de trabajo estándar de ComfyUI para HunyuanVideo. No se requieren nodos personalizados más allá del soporte base de HunyuanVideo.

Salidas de ejemplo
Tema de pregunta | Resultado visual
|---|---
Culinario (sushi) | El capullo de nori se abre en pétalos en capas de pescado/verduras; núcleo de wasabi en charco de salsa de soja Entomológico | Pétalos de caparazón de escarabajo se abren para revelar alas de mariposa, capas de cigarra, centro brillante de luciérnaga Cerámica | Arcilla de porcelana lanzada en torno → pétalos translúcidos con anillos de lanzamiento → textura seca agrietada → núcleo de engobe de cobalto 
Configuración recomendada
Parámetro | Valor
|---|---
Modelo base | tencent/HunyuanVideo (720p) Fuerza de LoRA | 0.8–1.0 Resolución | 720p (1280×720 o 720×1280) Muestreador | Euler a / DPM++ 2M Karras (estándar Hunyuan) Pasos | 20–30 CFG | 6–8 Palabra activadora | Bloom (requerida)
Licencia
CC0-1.0 (dominio público). Libre para uso comercial y no comercial, sin atribución requerida. El modelo base HunyuanVideo tiene su propia licencia (Apache-2.0 a través de Tencent).
Errores comunes y soluciones
Error | Causa | Solución
|---|---|---
Sin cambio de estilo | LoRA no cargado o fuerza demasiado baja | Verifica que el nodo Cargar LoRA esté conectado; configura fuerza ≥ 0.8 "Bloom" ignorado | Palabra activadora mal escrita o no al inicio de la pregunta | Usa exactamente Bloom. como primer token Falta de memoria de VRAM | 720p HunyuanVideo + LoRA excede la memoria de la GPU | Usa GGUF cuantificado (q4_0); habilita descarga; reduce el lote Salida negra/parpadeante | VAE o CLIP incompatibles | Asegura VAE y CLIP compatibles con Hunyuan en las carpetas correctas
Preguntas frecuentes
P: ¿Funciona con otros modelos de video (WAN, SVD, LTX)? R: No. Este LoRA se dirige específicamente a la arquitectura de HunyuanVideo.
P: ¿Puedo fusionar este LoRA en el modelo base? R: Sí — usa "Fusión de LoRA" de ComfyUI o los scripts svd_merge, pero mantén una copia de seguridad; la fusión es destructiva.
P: ¿Es obligatoria la palabra activadora? R: Sí. Sin Bloom el estilo no se activa de forma confiable.
P: ¿Dónde puedo encontrar más preguntas? R: La ficha del modelo en HF incluye 4 preguntas detalladas; el sitio del autor FindGoodPrompt cura más.
Fuentes
- Ficha del modelo en HuggingFace: https://huggingface.co/artificialguybr/Hunyuan-Bloom-Redmond-t2v-720p
- Página del modelo en Civitai: https://civitai.com/models/1800069
- Modelo base (HunyuanVideo): https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo
- ComfyUI: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
- Patrocinador reDMOND Ai: https://redmond.ai
- Portafolio del autor: https://artificialguy.com/
- Biblioteca de preguntas: https://findgoodprompt.com/