CyberRealistic XL

8917°

#réaliste #base #photorealiste #femmes #filles #lora

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Guides pour ce modèle

CyberRealistic XL v10 : photoréalisme super propre sur SDXL

Tous les guides

Créé par

Cyberdelia

sur Civitai

by Cyberdelia - CyberRealistic XL V10. Classic sdxl model type, Sampling steps: 30+ Steps Resolution: 832x1216 / 896x1152 guidance: 3-5, Clip Skip: 1

Notes du créateur

Join The Tinkerer on Whop. Membership gets you early releases, private tools and a bunch of extra stuff. 👉 💬 This is the model you reach for when you want super clean, photo-realistic results. It’s sharp, powerful, and somehow just nails gorgeous images every single time. ⚙️ Recommended Settings Sampling method: DPM++ 2M SDE Karras VAE: is already Baked In Sampling steps: 30+ Steps Resolution: 832x1216 / 896x1152 CFG: 3-5 Clip Skip: 1 Upscale: 1.5 upscale (0.3 - 0.35 denoise) Upscalers: 4x_NickelbackFS_72000_G / 4x_foolhardy_Remacri / 4x_NMKD-Siax_200k ⚙️ Recommended Settings DMD2 Sampler: LCM Schedule Type: Exponential Sampling Steps: 8/12 (12 for extra detail) CFG Scale: 1-1.5 ⚡ These settings are not the same as the standard SDXL workflow — be sure to adjust your pipeline! 💡 What’s the difference between FP16 and FP32 checkpoints? FP16 (half precision) uses 16-bit floating-point weights. It’s smaller in size, loads faster, and uses less VRAM - perfect for normal image generation. You won’t notice any visual difference for inference, so it’s ideal for everyday use. FP32 (full precision) uses 32-bit weights, which means it’s larger and heavier on resources. It doesn’t improve generation quality, but it’s better if you’re training, merging, or fine-tuning models, since it keeps the exact weight data without rounding loss. 🧠 Prompting Example negative prompt: cartoon, illustration, anime, painting, CGI, 3D render, low quality, watermark, logo, label or use ✨ Optional Adetailer Adetailer model: face_yolov9c.pt If you only want the main face being refined set 'Mask only the top k largest' to 1. 🔗 Links Backup location: ☕ Fuel the Project If this model gave you stellar results, . Or two. Or, you know… a GPU. ⚠️ Heads-Up This model can make mature or sensitive content. You’re fully responsible for what you create, so use it responsibly (or if you can’t resist, at least be artistically irresponsible). 💬 Want Better Prompts? Use this custom ChatGPT to auto-generate polished prompts for CyberRealistic XL: 🔗 []

35,428 téléchargements · 838 j'aime sur Civitai

SHA256

2906DC3E0ECA2B78E2F7D0347FBE4AE9B8D7022945E8213D1694273857CEB80A

Tendance de popularité de CyberRealistic XL

Score de chaleur depuis 23 Apr 2026

Score de popularité

8,917°

Cette semaine

▼

0.4%

8,920° alors, 8,917° maintenant

Ce mois-ci

▼

1.8%

8,927° alors, 8,917° maintenant

L'année passée

n/a

Pas encore publié/suivi

7,000°

Plancher

L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.

+173°

Téléchargements Civitai

35,428 téléchargements de cette version exacte sur Civitai. Les téléchargements sont l'ingrédient le plus lourd et sont comptés sur une échelle logarithmique : multiplier par dix les téléchargements ajoute 300° au score, donc un modèle avec un million de téléchargements n'est pas mille fois plus chaud qu'un avec mille. Les six sources de téléchargements partagent ce terme, réparti proportionnellement à leurs comptes.

+1,508°

Sites de génération

304,555 téléchargements et exécutions de ce modèle sur SeaArt. Chaque exécution compte comme un téléchargement, et leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai ; tout cela partage le terme téléchargement.

+439°

Likes

838 likes et pouces levés sur toutes les sources. Un like vaut la moitié d’un téléchargement, sur la même échelle logarithmique.

+144°

Taux d’adoption

Environ 82 téléchargements par jour, mesurés entre deux relevés des sources, jamais estimés à partir d’une moyenne sur la durée. La vitesse compte pour un quart du terme téléchargement, donc une poussée récente apparaît sans qu’un pic d’un jour dépasse des années d’usage.

+150°

Modèle complet

+150° parce que c’est un modèle complet : un checkpoint, les poids eux-mêmes. Un LoRA ou un embedding est un ajout aux poids de quelqu’un d’autre et ne dépasse pas un checkpoint de popularité égale.

−497°

Âge

−497° parce que les poids SDXL sont sortis en 2023. Chaque modèle hérite de l’âge des poids sur lesquels il est construit : 150° par an, jusqu’à 750°, et ça continue de grandir jusqu’à ce seuil. Sans ça, le haut de la liste serait occupé par des checkpoints de 2022 et 2023 grâce aux téléchargements accumulés sur des années.

Afficher le détail

Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 8,917°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.

1
Commence au plancher.
Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.
7,000°
total en cours
2
Ajoute les téléchargements.
339,983 équivalents de téléchargement au total, venant de Téléchargements Civitai, Sites de génération. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.
+173° Téléchargements Civitai
+1,508° Sites de génération
+1,681°
8,681°
total en cours
3
Ajoute les likes.
838 likes et pouces levés, à moitié du poids d’un téléchargement.
+439°
9,120°
total en cours
4
Ajoute le taux d’adoption.
Environ 82 téléchargements par jour en ce moment, mesurés entre deux relevés, à un quart du poids.
+144°
9,264°
total en cours
5
Bonus pour un modèle complet.
Un checkpoint contient les poids eux-mêmes ; les add-ons ne surpassent pas un modèle de popularité égale.
+150°
9,414°
total en cours
6
Enlève l’âge.
Les poids SDXL sont sortis en 2023 : 150° par an, jusqu’à 750°, qui augmente jusqu’à ce moment.
−497°
8,917°
total en cours
=
Le score de chaleur.
La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.
8,917°

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.

Rendus d'exemple

NSFW

Prompts et réglages partagés par les personnes qui ont réalisé ces rendus sur Civitai. Choisissez un rendu pour voir comment il a été fait.