Useful Quality Embeddings badv5

7928°

#anime #textuelle inversion #kunststile

NSFW

NSFW-Modell. Seine Bilder sind ausgeblendet, solange NSFW aus ist; schalte NSFW ein, um sie zu sehen.

Modell ausführen

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Erstellt von

Euge_

auf Civitai

Notizen des Erstellers

介绍（中文）基本信息该页面为推荐用于 AnimeIllustDiffusion [1] 模型的所有文本嵌入（Embedding）。您可以从版本描述查看该文本嵌入的信息。使用方法您应该将下载到的负面文本嵌入文件置入您 stable diffusion 目录下的 embeddings 文件夹内。之后，您只需要在填写负面提示词处输入 badv4 即可。评价参数每个文本嵌入将从以下参数描述其特性：正/负面文本嵌入：如果一个文本嵌入是正面文本嵌入，则您应该将它填写在正面提示词内发挥作用；反之，如果一个文本嵌入是负面文本嵌入，则您应该将它填写在负面提示词内发挥作用。作用范围：一个文本嵌入主要影响的画面内容。向量数：代表该文本嵌入占多少个词元。通常来说，您输入提示词中超过 75 个词元的部分会被忽略。因此，一个文本嵌入的向量数越少，您填入它之后剩余输入提示词的空间越多。向量强度：一个词元向量值的大小。向量强度越高，效果越强。普通词元的向量强度为[-0.05,0.05]。不可将用括号增强提示词等效于增强向量强度。 Introduction (English) Basic Information This page contains all the text embeddings recommended for use with the AnimeIllustDiffusion model [1]. You can view information about the text embeddings from the version description. Usage You should place the downloaded negative text embedding file in the embeddings folder of your Stable Diffusion directory. After that, you only need to enter "badv4" in the field for negative prompts. Evaluation Parameters Each text embedding is described by the following parameters: Positive/Negative Text Embedding: If a text embedding is a positive text embedding, it should be used in positive prompts. Conversely, if a text embedding is a negative text embedding, it should be used in negative prompts. Scope: The main content of the image that a text embedding will primarily affect. Vector Count: The number of token that the text embedding represents. Generally, the part of a prompt containing more than 75 tokens will be ignored. Therefore, the fewer the number of vectors in a text embedding, the more space you will have left to input the prompt. Vector Strength: The magnitude of a token's vector. The higher the vector strength, the stronger the effect. The vector strength of token is usually between [-0.05, 0.05]. Using parentheses to enhance prompts is not equivalent to increasing vector strength. 引用 / References [1] AnimeIllustDiffusion Model Webpage:

Triggerwörter

badv5

9,468 Downloads · 196 Likes auf Civitai

SHA256

0A3705F6D8E9E49374FB5D8A95373EF494BAC14E341BBF731B0247B7606AAE3B

Beliebtheitstrend von Useful Quality Embeddings badv5

Heat-Score, letzte 12 Monate

Heat-Score

7,928°

Diese Woche

▼

0.1%

7,930° damals, 7,928° jetzt

Diesen Monat

▼

0.2%

7,935° damals, 7,928° jetzt

Vergangenes Jahr

▼

2.8%

8,014° damals, 7,928° jetzt

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.

+1,193°

Civitai-Downloads

9,468 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.

+344°

Likes

196 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 7,928°, 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
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
Füge die Downloads hinzu.
9,468 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+1,193°
8,193°
laufende Summe
3
Füge die Likes hinzu.
196 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
+344°
8,537°
laufende Summe
4
Nimm das Alter weg.
Die SD15-Gewichte kamen im 2022 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
−609°
7,928°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
7,928°

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

NSFW

Prompts und Einstellungen, geteilt von den Leuten, die diese Bilder auf Civitai erstellt haben. Wähle ein Bild, um zu sehen, wie es entstanden ist.