Model
.ai
open AI-modellen volgen

Background Detail Enhanced/Simplified 背景细节增强/简化

8019°
Background Detail Enhanced/Simplified 背景细节增强/简化
Gemaakt door
ritansonoac554
op Civitai
Background Detail Enhanced/Simplified by ritansonoac554
Notities van de maker
v2.0更新简介 Introducing V2.0 v2.0版本是一个效果更明显的版本,此模型可以更为显著地改变背景的细节,尤其体现在——模型权重为负时,你可以感受到背景被拉远且景色变模糊;当模型权重为正时,背景会被拉近并变清晰,可以清楚看到更多细节。你也可以在图生图中进行尝试。 This version offers more pronounced effects, allowing significant alterations to the background details. Particularly, when the model's weight is negative, you will experience a distant and blurred background effect. On the other hand, when the weight is positive, the background will be brought closer, becoming clearer, and revealing more intricate details. You can also try it in i2i. v2.0版本的适用权重范围:推荐-0.8到0.8之间,当然对于2D模型你也可以尝试-1和1,这会使整体画风都发生变化,具体可以自行尝试。3D模型一般在-0.5到0.5之间就可以有非常明显的差别。 Recommended weight range for Version 2.0: It's suggested trying weights between -0.8 to 0.8. For 2D models, you can also experiment with -1 and 1, which will completely transform the overall art style. Feel free to explore and find the settings that suit your preferences. For 3D models, a weight range of -0.5 to 0.5 generally delivers highly noticeable differences in the output. 在-1.5权重左右可以变成特写近照(注意不要负太多,会严重影响画风)。可以通过关键词“xxx focus”来指定画面焦点。 It can be turned into a close-up photo at around -1.5 weight (be careful not to go too far beyond that, it can seriously affect the style). You can specify the focus of the screen by using the keyword "xxx focus". v3.0更新简介 Introducing V3.0 在之前的v2.0版本中,随着背景细节的变化,人物在画面中的占比也会有比较明显的变化。这次的v3.0版本则是为了减少对【人物在画面中占比】的影响。因此,v2.0和v3.0都是推荐使用的版本,可以结合不同的需要来使用。 In the previous v2.0 version, there was a noticeable impact on the proportion of characters within the artwork as background details changed. The v3.0 version, however, aims to reduce the influence on the "proportion of characters within the artwork." Therefore, both v2.0 and v3.0 are recommended versions, and you can use them based on your specific needs. v3.0版本的适用权重范围在不同底膜上有所不同。对于一些稍微过拟的底膜(例如一些脸型比较固定的真实系大模型),建议在±1.5权重的范围内使用此模型。对于一些比较泛用的底膜以及大部分的二次元底膜,都可以在±2权重的范围内使用此模型,一些情况下±3权重仍能保持画面不崩坏。换句话说,你实际上也可以将此模型作为一个大致检验底膜过拟程度的参考。 The applicable weight ranges for v3.0 vary depending on the base model. For some slightly overfitting base models (such as those with fixed facial features in realistic-style large models), it is advisable to use this model within the range of ±1.5 weights. For more general-purpose base models and the majority of 2D base models, you can use this model within the range of ±2 weights, and in some cases, ±3 weights can still maintain the integrity of the artwork. In other words, you can actually use this model as a rough gauge to assess the degree of overfitting of your base model. 在初次试验时,建议先从±1.5权重尝试,再根据效果调整至符合你预期的参数。 When initially experimenting, it's recommended to start with ±1.5 weights and then adjust the parameters to achieve the desired results. 这个LoRA的效果正如标题所说——可以增强/简化背景的细节、层次感。其在平面类、真实系模型上的作用略有不同。在2D模型上,该LoRA可通过控制权重来简化/增加背景的线条细节以及层次感;在真实系模型上,该LoRA可以控制背景建筑(负权重下)变得更远更模糊,或者(正权重下)变得更近更清晰以及增添实物。 This LoRA, as the title suggests, enhances/simplifies background details and adds depth to the image. Its effect varies slightly between 2D and realistic models. In 2D models, the LoRA can control the level of detail and depth in the background by adjusting the weight. In realistic models, it can make background buildings appear more distant and blurry (with negative weights) or closer and sharper (with positive weights), as well as adding objects. 此LoRA通过差异提取法制作,对画面中心的主体人物图像污染较少,基本不会改变人物构图,人物的细节不会随着背景的细节增强/简化而大幅改变。 This LoRA is created using differential extraction, resulting in minimal contamination of the main subject in the center of the image. It preserves the composition of the subject and ensures that the details of the person are not significantly altered by the enhancement/simplification of the background. 使用建议 Usage Guideline - LoRA权重在-2到2之间较好,负数权重与正数权重的效果如上文所述。 It is recommended to set LoRA weights between -2 and 2, as the effects of negative and positive weights have been described above. - 希望你们能喜欢这个模型!通过微信(Anson_NgAu)联系我,支持我,或一起讨论! I hope you enjoy this model. Feel free to contact me via WeChat (Anson_NgAu) to show your support or engage in discussions. 此LoRA和youkengi大佬的背景调整LoRA合用可以实现更显著的效果,并能带来额外的功能——拉远/拉进人物与镜头的距离。如下图所演示的,xy图为两个LoRA不同权重配合的结果,从左上角到右下角,背景细节逐步增强,层次逐渐变得丰富。 This LoRA, combined with the background adjustment LoRA from youkengi, can achieve more significant effects and provide additional functionality—adjusting the distance between the subject and the camera, either zooming out or zooming in. As demonstrated in the XY plot below, the results show the combination of two LoRAs with different weights. From the top left corner to the bottom right corner, the background details gradually enhance, and the depth becomes richer. 请访问如下链接查看youkengi的模型 Please visit the following link to view youkengi's model—— 注 Note: - 您不得将此模型及其衍生版本(如融合模型版本)托管于计划赚取收入或捐赠的网站/应用程序。如果您需要将此模型及其衍生版本用于商业目的(如生成式服务、售卖图片、将图片用于公开发表的文章或出版物等),请通过微信(Anson_NgAu)联系我。 You are not permitted to host this model or its merged versions on websites/applications that generate income or accept donations. If you intend to use this model or its merged versions for commercial purposes (such as generative services, selling generated images, using images for publicly published articles or publications, etc.), please contact me via WeChat (Anson_NgAu). - 您不得直接售卖由此模型生成的图片,除非您对该图片进行了足够程度的人工修改,使其在法律意义上可以被完全判定为您的个人作品。如果您违反本条,所造成的一切法律后果由您个人承担,请恕本人概不负责。 You may not directly sell images generated by this model unless you have made sufficient manual modifications to the extent that the image can be legally considered your own work. If you violate this provision, you will be solely responsible for any legal consequences, and I cannot be held liable. - 您可以将此模型及其衍生版本、通过此模型生成的图片自由用于免费/公益用途,包括免费的图片生成式服务。 You are free to use this model and its merged versions, as well as images generated by this model, for non-profit/charitable purposes, including free image generative services. - 您可以自由融合此模型,如果您发布此模型的融合模型,还请您标注使用了此模型并附带链接,十分感谢! You are allowed to merge this model freely. If you publish a merged mode
9,727 downloads · 750 likes op Civitai
SHA256
910E5D54E9C3A34D2DE238C5C670654713EACFFB982991340156D24A70786B15
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Background Detail Enhanced/Simplified 背景细节增强/简化 op ModelTrends.ai: #50 Hottest Stable Diffusion 1.5 LoRA
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Populariteitstrend van Background Detail Enhanced/Simplified 背景细节增强/简化
Heat score, laatste 12 maanden
Heat score
8,019°
Deze week
▬
0.0%
8,021° toen, 8,019° nu
Deze maand
▲
0.1%
8,026° toen, 8,019° nu
Afgelopen jaar
▲
2.8%
8,093° toen, 8,019° nu
Background Detail Enhanced/Simplified 背景细节增强/简化: Heat score, laatste 12 maanden7,000°7,456°7,912°8,368°8,823°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20268,019°ModelTrends.ai
7,000°
Basis
De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.
+1,197°
Civitai-downloads
9,727 downloads van deze exacte versie op Civitai. Downloads zijn het zwaarste ingrediënt en worden geteld op een logaritmische schaal: tien keer zoveel downloads voegt dezelfde 300° toe, dus een model met een miljoen downloads is niet duizend keer heter dan een met duizend. De zes downloadbronnen delen die ene term, verdeeld naar verhouding van hun aantallen.
+431°
Likes
750 likes en duimpjes omhoog over de bronnen heen. Een like weegt half zo zwaar als een download, op dezelfde logaritmische schaal.
−609°
Leeftijd
−609° omdat de SD15-gewichten uit 2022 komen. Elk model erft de leeftijd van de gewichten waarop het is gebouwd: 150° per jaar, tot 750°, en het blijft groeien tot die grens. Zonder dit zouden de top van de lijst checkpoints uit 2022 en 2023 zijn, puur op basis van downloads die jaren hadden om op te lopen.
Toon gedetailleerde uitsplitsing
Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 8,019°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.
  1. 1
    Begin bij de basis.
    Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.
    7,000°
    lopende totaal
  2. 2
    Voeg de downloads toe.
    9,727 download-equivalenten in totaal, van Civitai-downloads. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
    +1,197°
    8,197°
    lopende totaal
  3. 3
    Voeg de likes toe.
    750 likes en duimen omhoog, met de helft van het gewicht van een download.
    +431°
    8,628°
    lopende totaal
  4. 4
    Haal de leeftijd eraf.
    De SD15 gewichten kwamen uit in 2022: 150° per jaar, tot maximaal 750°, groeiend tot dat moment.
    −609°
    8,019°
    lopende totaal
  5. =
    De heat-score.
    Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
    8,019°
Woordenlijst: de gebruikte termen
Heat-score
Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer
De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten
Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal
Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes
Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid
Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat
Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder
Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde
Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites
Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens
Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint)
De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding
Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten
De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd
Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost
Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score
Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode)
Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend
Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model
Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.
Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.
Voorbeeldrenders
Prompts en instellingen gedeeld door de mensen die deze renders op Civitai maakten. Kies een render om te zien hoe hij is gemaakt.
Render by ChaosOrchestrator on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Euler a
Stappen
20
Guidance
7
Seed
731216471
Formaat
512x768
Clip skip
2
Prompt
<lora:NonHentaiElf_v10:0.7>,1girl,druid under a big tree,elf,colthes made of four-leaf clover,<lora:LeafArt_v1_R32:0.4>,leafart,(clover:1.4),deer antlers,in the forest,riding on a bear,<lora:xl_more_art-full_v1:0.5>,<lora:extremely_detailed:0.4>,extremely detailed,<lora:BackgroundDetailEnhanced_Si_v3.0:0.4>,<lora:riding_a:0.4>,leaf clothing,holding wand,gorgeous,ornate,beautiful,looking at viewer,forest,perfect lighting,circlet,flower pileum,thighhighs,, (masterpiece, best quality, high quality, highres, ultra-detailed),
Negatieve prompt
easynegative,badhandv4,horse,, (worst quality, low quality, normal quality)
Render by ChaosOrchestrator on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Euler a
Stappen
20
Guidance
7
Seed
2830435614
Formaat
512x768
Clip skip
2
Prompt
<lora:NonHentaiElf_v10:0.8>,1girl,druid under a big tree,elf,colthes made of four-leaf clover,<lora:LeafArt_v1_R32:0.4>,leafart,(clover:1.4),deer antlers,in the forest,on a bear,<lora:xl_more_art-full_v1:0.5>,<lora:extremely_detailed:0.4>,extremely detailed,<lora:BackgroundDetailEnhanced_Si_v3.0:0.4>,, (masterpiece, best quality, high quality, highres, ultra-detailed),
Negatieve prompt
easynegative,badhandv4,, (worst quality, low quality, normal quality)
Lokaal uitvoeren
Background Detail Enhanced_Si_v3.0.safetensors
5 MB · SafeTensor
Background_Detail_v3.safetensors
5 MB · SafeTensor
Downloaden
Downloads worden geleverd door Civitai. Sommige makers vragen eerst om in te loggen op Civitai.