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offene KI-Modelle im Blick

Product Design (minimalism eddiemauro) LORA

7996°
Product Design (minimalism eddiemauro) LORA
Erstellt von
eddiemauro
auf Civitai
Notizen des Erstellers
Before to use - You have to know how works Stable Diffusion. I recommend using Automatic1111 like an interface to launch the model. - This is a model trained on SD 1.5 model, so you have to consider that it is not perfect. I have to make so much testing before to arrive to a stable generation. I will enhance the model when a better base model arrives (like SD XL new one). - This is a LORA model, so it is recommended to use like an extension of a Checkpoint. I recommend you to use realistic dataset models. - I recommend you to follow me on my instagram account, where I will explain about AI image generation: Intro PRODUCT DESIGN (minimalism-eddiemauro) LORA: Hi, I’m a product and car designer, and I’m so excited to test with AI, I think is a good tool for designing. This tool (Lora) is so useful for the design process (shapes-ideas generation), but more than that it helps so much to refine aesthetically. Also, you can turn sketch and 3D schemes into render style. I created a basic Lora and tested it with so many kinds of checkpoints, and the result was a different type of "minimalism". The style is with more contrast (taken from Deliberate and Dreamshaper), and preserves the minimalism style. It is the officially Lora General model centered from my checkpoint of minimalism. If you want to support my work and help me to upload more models (with better quality), you can do it by entering here and donating, I would greatly appreciate it: Installation - I use Automatic1111, the best UI for Stable Diffusion image generation, so I recommend you to install locally or use it online with some Colab or other hosting. You can find online instructions or videos to do that. If you are going to install locally, you can and I recommend you to have at least a 6-8 Gb of VRAM Graphic Card (nvidia) to have a stable interface and launch with “Microsoft Edge” because you will have problems on “Google Chrome”. Try also to install “medvram” or “lowvram” options besides “xformers” (search online how to). - This is a Lora model. You can how to install it. It is just to download a file and put it inside Lora file models. The Lora file extension is “.safetensor”, and mostly the size is lower than a Checkpoint (that could be more than a gigabit). - You have to install also a Checkpoint model to use with, select one focused on realism visualization or 3D/render aspect. - Please for image creation you have to follow all my recommendations, if you don't, it is impossible to generate a good image quality. Also, you have to consider that from today AI image generation is not so consistent and perfect, you have to invest time to get it and make plenty of tests. Recommendations for image generation - Checkpoint best models:  SD 1.5 based models. It is mandatory to use with a checkpoint called , , , or , so download first, install and load inside SD UI.  - Activation token/caption: Inside prompt space, the first word has to be: “emauromin”or “emauromin style” to activate the style. It is mandatory, if you don't do it, it will not work properly. - Another recommended prompting: Inside prompt you can use those words that will enhance the image generation: in the positive space, “futuristic, finely detailed, purism, ue 5, a computer rendering, minimalism, octane render, 4k”; in the negative space: “(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), cropped, text, jpeg artifacts, signature, watermark, username, sketch, cartoon, drawing, anime, duplicate, blurry, semi-realistic, out of frame, ugly, deformed”. You can also watch the image metadata of example images here and simulate the prompt. - Textual inversion/embedding or Lora tool recommended: I consider that “EasyNegative” is one best of textual inversion for negative prompt space, you should use it. and install it, putting the file inside “embeddings”. You can use it also “Detail Tweaker” to even reduce the details of the image, for that, you have to , install like a Lora and use it inside positive prompt with a value of “-0.5”. Use it when you realize the checkpoint used has so many details, but not when you see that minimalism is on it. This can change the shape of objects considerably. - Lora's weight: I'm trying to enhance the model, for now, this model works fine from 0.7 to 1, the most you increase the value, minimalism is higher. Sometimes the values 0.8-0.9, adapt better than 1. - VAE: This depends on what checkpoint are you using. Mostly it is recommended to use the “vae-ft-mse-840000-ema-pruned” Stable Diffusion standard. - Clip Skip: It was trained on 2, so use 2. - Steps and CFG: It is recommended to use Steps from “20-40” and CFG scale from “6-8”, the ideal is: steps 30, CFG 7. For next models, those values could change. - Sampler: I use mostly “EulerA”, “DPM++SDE Karras” or “DPM++2S a”. Euler tends to be simpler and more creative. Make experimentation with other samplers if you like. - Batch: In txt2img try to put a value of 4 to generate more than 1 image and watch the generations. If you have a good graphic card, you can use “Batch size”, this will create at same time 4 images, increasing generation time; but if your computer cannot handle this, change to “Batch count” that will create 4 images in a row (not a same time), but generation time will be more. - Image aspect: Try to use these dimensions: 512x512, 768x512, 512x768, but even you can experiment with different. Don't generate bigger images because the style could be lost, if you want to create a bigger image, use hires.fix in txt2img mode, img2img increase method or Ultimate SD Upscale script extension + ControlNet, or just upscaling with GAN models. - Create bigger images: There are 4 different methods to create large images in Stable Diffusion, you can check online how to. For first method “txt2img hires.fix”, I recommend you to use upscale model called “4x-UltraSharp”, just “.pth” file, and then installing it, putting inside “E
Triggerwörter
emauromin style
7,770 Downloads · 828 Likes auf Civitai
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Updated Oct 22, 2026
Product Design (minimalism eddiemauro) LORA auf ModelTrends.ai: #60 Hottest Stable Diffusion 1.5 LoRA
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Beliebtheitstrend von Product Design (minimalism eddiemauro) LORA
Heat-Score, letzte 12 Monate
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Product Design (minimalism eddiemauro) LORA: Heat-Score, letzte 12 Monate7,000°7,449°7,899°8,348°8,798°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,996°ModelTrends.ai
7,000°
Grundwert
Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.
+1,167°
Civitai-Downloads
7,770 Downloads dieser genauen Version auf Civitai. Downloads sind die wichtigste Zutat und werden auf einer Log-Skala gezählt: Zehnmal so viele Downloads erhöhen den Wert um 300°, sodass ein Modell mit einer Million Downloads nicht tausendmal heißer ist als eines mit tausend. Die sechs Download-Quellen teilen sich diesen Wert anteilig entsprechend ihrer Anzahl.
+438°
Likes
828 Likes und Daumen hoch über die Quellen hinweg. Ein Like zählt halb so viel wie ein Download, auf derselben logarithmischen Skala.
−609°
Alter
−609°, weil die SD15-Gewichte im 2022 erschienen sind. Jedes Modell übernimmt das Alter der Gewichte, auf denen es basiert: 150° pro Jahr, bis zu 750°, und es wächst bis dahin weiter. Ohne das wären die Spitzenplätze der Liste Checkpoints aus 2022 und 2023, die durch jahrelange Downloads so hoch gestiegen sind.
Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen
Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 7,996°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.
  1. 1
    Starte beim Grundwert.
    Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
    7,000°
    laufende Summe
  2. 2
    Füge die Downloads hinzu.
    7,770 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
    +1,167°
    8,167°
    laufende Summe
  3. 3
    Füge die Likes hinzu.
    828 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
    +438°
    8,605°
    laufende Summe
  4. 4
    Nimm das Alter weg.
    Die SD15-Gewichte kamen im 2022 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
    −609°
    7,996°
    laufende Summe
  5. =
    Der Heat-Score.
    Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
    7,996°
Glossar: die hier verwendeten Begriffe
Heat-Score
Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert
Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente
Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala
Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes
Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate
Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt
Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder
Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde
Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten
Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens
Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint)
Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding
Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte
Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter
Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost
Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert
Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist)
Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend
Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell
Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.
Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.
Beispielbilder
Prompts und Einstellungen, geteilt von den Leuten, die diese Bilder auf Civitai erstellt haben. Wähle ein Bild, um zu sehen, wie es entstanden ist.
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Negativer Prompt
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, bad_prompt, bad_prompt2, ((monochrome)), ((grayscale)), cropped, text, jpeg artifacts, signature, watermark, username, EasyNegative,sketch, cartoon, drawing, anime, duplicate, blurry, semi-realistic, out of frame, worst quality, ugly, low quality, deformed, multiple objetcs
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Negativer Prompt
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eddiemauroLora2.safetensors
36 MB · SafeTensor
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