DPO (Direct Preference Optimization) LoRA for XL and 1.5 OpenRail++

Nejlepší pro začátečníky. Výkonné pracovní postupy, nízká křivka učení.

PirateDiffusion Telegram

Pro studio (SpyGlass) Web

Vytvářej videa, obrázky, vlastní chatovací persony a další.

Prohlížej modely, renderuj a dolaďuj z jakéhokoliv prohlížeče nebo telefonu.

Discord bot (Vector)

Přidej Vector na svůj server nebo se připoj na Vector Discord. Vytvoř cokoli!

Unified Editor Web

Editor pro obrázky a video: renderuj, upravuj, zvětšuj a další na jedné stránce.

Civitai Web

Platba za použití

Generujte na webu Civitai; každá fotka se platí kredity Buzz.

Lokální aplikace

Vyžaduje nastavení

Nainstaluj si lokální programy, pokud máš dostatečně výkonný počítač.

ModelDuel Web

Platba za použití

Vygeneruj stejný prompt až na 50 kontrolních/bázových modelech najednou.

Pronajmout GPU v cloudu

Graydient Cloud GPU

4,006 stažení · 113 lajků na Civitai

Pevná cena, neomezené použití. Tento model se instaluje jedním kliknutím.

RunPod Cloud GPU

Účtováno za minutu

Pronajměte si GPU na minuty a nastavte si model sami.

Vytvořil

enfugue

na Civitai

__html__What is DPO?DPO is Direct Preference Optimization, the name given to the process whereby a diffusion model is finetuned based on human-chosen images. Meihua Dang et. al. have trained Stable Diffusion 1.5 and Stable Diffusion XL using this method and the Pick-a-Pic v2 Dataset, which can be found at https://huggingface.co/datasets/yuvalkirstain/pickapic_v2, and wrote a paper about it at https://huggingface.co/papers/2311.12908.What does it Do?The trained DPO models have been observed to produce higher quality images than their untuned counterparts, with a significant emphasis on the…__html__What is DPO?DPO is Direct Preference Optimization, the name given to the process whereby a diffusion model is finetuned based on human-chosen images. Meihua Dang et. al. have trained Stable Diffusion 1.5 and Stable Diffusion XL using this method and the Pick-a-Pic v2 Dataset, which can be found at https://huggingface.co/datasets/yuvalkirstain/pickapic_v2, and wrote a paper about it at https://huggingface.co/papers/2311.12908.What does it Do?The trained DPO models have been observed to produce higher quality images than their untuned counterparts, with a significant emphasis on the adherence of the model to your prompt. These LoRA can bring that prompt adherence to other fine-tuned Stable Diffusion models.Who Trained This?These LoRA are based on the works of Meihua Dang (https://huggingface.co/mhdang) athttps://huggingface.co/mhdang/dpo-sdxl-text2image-v1 and https://huggingface.co/mhdang/dpo-sd1.5-text2image-v1, licensed under OpenRail++.How were these LoRA Made?They were created using Kohya SS by extracting them from other OpenRail++ licensed checkpoints on CivitAI and HuggingFace.1.5: https://civitai.com/models/240850/sd15-direct-preference-optimization-dpo extracted from https://huggingface.co/fp16-guy/Stable-Diffusion-v1-5_fp16_cleaned/blob/main/sd_1.5.safetensors.XL: https://civitai.com/models/238319/sd-xl-dpo-finetune-direct-preference-optimization extracted from https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safe

Poznámky autora

What is DPO? DPO is Direct Preference Optimization, the name given to the process whereby a diffusion model is finetuned based on human-chosen images. Meihua Dang et. al. have trained Stable Diffusion 1.5 and Stable Diffusion XL using this method and the Pick-a-Pic v2 Dataset, which can be found at , and wrote a paper about it at . What does it Do? The trained DPO models have been observed to produce higher quality images than their untuned counterparts, with a significant emphasis on the adherence of the model to your prompt. These LoRA can bring that prompt adherence to other fine-tuned Stable Diffusion models. Who Trained This? These LoRA are based on the works of Meihua Dang () at and , licensed under OpenRail++. How were these LoRA Made? They were created using Kohya SS by extracting them from other OpenRail++ licensed checkpoints on CivitAI and HuggingFace. 1.5: extracted from . XL: extracted from These are also hosted on HuggingFace at

SHA256

D4EC63A436DBD20E5CAC4A3E9A1FD0C59FB2513018266252C4EE9EBEB5CE6762

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

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularity: DPO (Direct Preference Optimization) LoRA for XL and 1.5 OpenRail++

Heat skóre, posledních 12 měsíců

Hodnocení popularity

7,780°

Tento týden

▲

0.1%

7,782° tehdy, 7,780° teď

Tento měsíc

▲

0.4%

7,787° tehdy, 7,780° teď

Poslední rok

▲

8.0%

7,845° tehdy, 7,780° teď

7,000°

Základ

Měřítko jde od 0° do 9 999°. Vše pod 7,000° je vyhrazeno pro modely, o kterých zatím žádný zdroj nehlásí, a mají tam náhradní číslo, aby seznamy byly kompletní. 7,000° je místo, kde začínají naměřená data: model s reálnými daty, ale téměř žádnými staženími, sedí na základu, a měření přidávají stupně nad něj. Základ nic neříká o modelu; o rozdílu mezi modely rozhodují právě stupně nad ním.

+1,080°

Stažení z Civitai

4,006 stažení této přesné verze na Civitai. Stahování jsou nejdůležitější složkou a počítají se na logaritmické škále: desetkrát více stažení přidá stejných 300°, takže model s milionem stažení není tisíckrát žhavější než model s tisícem. Šest zdrojů stahování sdílí tento jeden termín, rozdělený mezi ně podle jejich počtů.

+309°

Lajky

113 lajků a palců nahoru napříč zdroji. Lajk váží polovinu stažení, na stejné logaritmické škále.

−609°

Věk

−609° protože váhy SD15 vyšly v 2022. Každý model zdědí stáří vah, na kterých je postavený: 150° za rok, až do 750°, a tento odečet roste až do té doby. Bez toho by byly na vrcholu seznamu checkpointy z let 2022 a 2023 díky stažením, která měla čas se nahromadit.

Zobrazit podrobné rozdělení

Každé číslo na této stránce lze ověřit. Heat skóre tohoto modelu je 7,780°, a tady je postupně složeno z jednotlivých částí, s průběžným součtem po každé z nich: základ, stupně přidané každým zdrojem, bonus za typ modelu a odečtení podle stáří jeho vah. Barvy odpovídají pásmům v grafu nahoře. Na konci je slovník, který vysvětluje každý pojem.

1
Začni na základu.
Proč 7,000° a ne nula: škála jde od 0° do 9 999°, a část pod 7,000° je vyhrazena pro modely, o kterých zatím žádný zdroj nehlásí, a mají tam náhradní číslo, aby seznamy byly kompletní a nikdy nepřevýšily model s daty. 7,000° je místo, kde začínají naměřená data. Model s reálnými daty, ale téměř žádnými staženími, sedí tady; všechno, co následuje, je měření, a prostor nad základem obsahuje deset desetinných kroků ve staženích po 300° každý. Základ je stejný pro každý model, takže nerozhoduje; rozhodují stupně nad ním.
7,000°
běžící součet
2
Přidej stažení.
4,006 ekvivalentů stažení celkem, z Stažení z Civitai. Desetinásobek stažení přidá stejných 300°, takže velikost je důležitá, ale nikdy nepřebije skóre.
+1,080°
8,080°
běžící součet
3
Přidej lajky.
113 lajků a palců nahoru, s poloviční váhou oproti stažení.
+309°
8,389°
běžící součet
4
Odeber věk.
Váhy SD15 vyšly v 2022: 150° za rok, až do maxima 750°, rostoucí do té doby.
−609°
7,780°
běžící součet
=
Skóre heat.
Kde se tento model nachází na každém seznamu na tomto webu. Nic jiného ho neupravuje.
7,780°

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Jak se popularita tohoto modelu vyvíjela oproti zbytku katalogu: jeho růst v počtu stažení, lajků a použití za každé období, měřeno proti typickému růstu modelu ve stejném období, spolu s jeho heat skóre v daném čase. Nad typickým růstem znamená nárůst, pod ním pokles. Minulost se rekonstruuje z dnešních celkových hodnot, prvního dne modelu a jeho měřenou rychlostí stahování, pokud jsou k dispozici dva záznamy; model, který na začátku období neexistoval, ukazuje n/a.

Ukázkové rendery

Prompty a nastavení sdílená lidmi, kteří tyto rendery vytvořili na Civitai. Vyberte render a uvidíte, jak vznikl.

Získat tento prompt

Render by Sajrep on

Nastavení

Sampler

LMS

Kroky

Guidance

Seed

987610379621410

Velikost

512x512

Prompt

cute slime girl, happy, wearing heavy armor, chainmail, green, slime, glowing, bones, looking at viewer, side view, detailed background <lora:Hyper-SD15-8steps-lora:0.75> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.5> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.5>

Render by Sajrep on

Nastavení

Sampler

LMS

Kroky

Guidance

Seed

345043061657583

Velikost

512x512

Prompt

Sonic the Hedgehog, bloody, blood, injured, staggering, grinning, determined, surrounded, detailed, hyperdetailed <lora:Hyper-SD15-8steps-lora:0.75> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>

Render by Sajrep on

Nastavení

Sampler

DPM++ 2M

Kroky

Guidance

7.5

Seed

556051207637958

Velikost

512x512

Prompt

feral sylveon, angry, barking, dangerous, angular, intimidating, moon, destruction, moonbeam, energy beam from the moon, glitter, realistic detailed fur <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:1.0> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:1.0>

Negativní prompt

embedding:deformityv6, embedding:boring_e621_fluffyrock_v4

Render by Sajrep on

Nastavení

Sampler

DPM++ 2M

Kroky

Guidance

7.5

Seed

556051207637958

Velikost

512x512

Prompt

ankha cat, detailed fur <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:1.0> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:1.0> <lora:more_details:2.0>

Negativní prompt

embedding:deformityv6, embedding:boring_e621_fluffyrock_v4

Render by Sajrep on

Nastavení

Sampler

DPM++ 2M

Kroky

Guidance

Seed

345043061657583

Velikost

512x512

Prompt

anthro, umbreon, female, drummer, drumming, (white tank top:1.2), grinning, energetic, motion, beating, dramatic lighting, cinematic, realistic detailed fur, photorealistic, viewed from below, (music notes:1.1) <lora:Hyper-SD15-12steps-CFG-lora:1.0> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>

Render by Sajrep on

Nastavení

Sampler

DPM++ 2M

Kroky

Guidance

Seed

345043061657584

Velikost

512x512

Prompt

(manga:1.3), monochrome, feral, pegasus, Rainbow Dash, standing, shouting, serious, hooves, low angle view, dutch angle, cinematic <lora:Hyper-SD15-12steps-CFG-lora:1.0> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>

Render by Sajrep on

Nastavení

Sampler

DPM++ 2M SDE

Kroky

Guidance

Seed

345043061657583

Velikost

512x512

Prompt

anthro, pegasus, Rainbow Dash, wings, hooves, sport clothes, sitting on cloud, mlp, light blue fur, detailed fur, sunny <lora:Hyper-SD15-8steps-lora:0.75> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>

Render by Sajrep on