Model
.ai
open AI-modellen volgen

Models by Denche354

Data updated 2026-10-21
62 models
Creator score 7,294°
Rank #4918 among creators
Civitai-profielBrowse all their models
Try their models on Graydient
Top models by heat
Heat trend (top model)
Populariteitstrend van Merger_busty_ryanski
Heat score, laatste 12 maanden
Heat score
7,343°
Deze week
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
Deze maand
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
Afgelopen jaar
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
Merger_busty_ryanski: Heat score, laatste 12 maanden7,000°7,267°7,533°7,800°8,066°Oct 2025Jan 2026Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,343°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.
+740°
Civitai-downloads
292 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.
+212°
Likes
25 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 7,343°, 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.
    292 download-equivalenten in totaal, van Civitai-downloads. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
    +740°
    7,740°
    lopende totaal
  3. 3
    Voeg de likes toe.
    25 likes en duimen omhoog, met de helft van het gewicht van een download.
    +212°
    7,952°
    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°
    7,343°
    lopende totaal
  5. =
    De heat-score.
    Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
    7,343°
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.
All models
7343°
Merger_busty_ryanski
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7333°
Merger_ren_lantis
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7331°
Merger_gabbie_geishababy
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7300°
Merger_dani_maiter
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7298°
Merger_liola_moon
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7296°
Merger_faye_kemperal
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7293°
Merger_elle_lightaura
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7291°
Merger_summer_lupass
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7283°
Merger_letti_witt
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7282°
Merger_marek_achina
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7276°
Merger_zara_delgloom
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7275°
Merger_elle_stormease
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7275°
Merger_lea_sophachi
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7274°
Merger_anne_lolamar
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7272°
Merger_elle_kitola
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7270°
Merger_alice_antsime
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7270°
Merger_elise_matos
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7270°
Merger_maria_X
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7266°
Merger_merek_achina
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7265°
Merger_utah_ryanaski
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7261°
Merger_shifty_marsoa
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7261°
Merger_dani_kakice
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7260°
Merger_viluna_yasash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7258°
Merger_marie_omaly
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7256°
Merger_shanny_camelia
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7256°
Merger_raine_blox
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7254°
Merger_gray_natalo
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7249°
Merger_deb_lassay
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7248°
Merger_cherry_bravette
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7248°
Merger_cait_X
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7247°
Merger_autumn_agray
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7246°
Merger_dani_amourice
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7244°
Merger_nikoa_tay
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7243°
Merger_gala_seagan
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7242°
Merger_crystal_fallen
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7237°
Merger_aleazl_lux
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7233°
Merger_danara_baby
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7233°
Merger_jolie_melmei
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7232°
Merger_sophia_haus
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7232°
Merger_roxy_lupell
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7229°
Merger_ren_saya
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7229°
Merger_kim_helka
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7227°
Merger_roxa_lupell
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7227°
Merger_kate_sweetina
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7227°
Merger_lunaura_yasash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7224°
Merger_tami_deltine
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7224°
Merger_karma_linga
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7223°
Merger_gabriel_monada
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7223°
Merger_juli_dakurse
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7221°
Merger_alina_yasash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7220°
Merger_benny_bellash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7218°
Merger_algat_maya
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7217°
Merger_arian_hillova
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7216°
Merger_frankie_applata
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7215°
Merger_sash_vooreeve
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7212°
Merger_raine_marsoa
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7211°
Merger_tayler_marsoa
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7211°
Merger_alrea_rika
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7203°
Merger_rose_lunawest
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7199°
Merger_kit_willu
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7196°
Merger_ava_shanrois
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7190°
Merger_venti_marnat
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
Related creators
Embed creator badge