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Erstellt von

miui2333

auf Civitai

by miui2333 - Star Detective Precure

Notizen des Erstellers

🌟 模型简介 (LoRA Introduction) 本 LoRA 专为 SDXL (推荐 NoobAI XL 底模) 训练，收录了《光之美少女》中的 4 位核心角色。通过严格的打标与打乱策略（特征隔离），本模型完美解决了多角色训练中常见的“发型污染”与“衣服串号”问题。支持单人变身态、单人日常态的精准切换，并独创了**“一键合照触发词”**，无需堆砌角色名即可生成完美的三人/四人合影。 - 推荐底模: NoobAI XL (或其他 SDXL 动漫底模) - 推荐权重: 0.7 - 0.9 - 推荐分辨率: 1024x1024 或 832x1216 - 触发逻辑: 核心角色名 + 形态词（变身/日常）紧密绑定，确保发型与服装100%对应。 📋 完整触发词一览表 (Trigger Words Reference) (注：由于采用了特征锁定训练，请严格按照下表前 4 个 Tag 的顺序书写提示词，以确保发型和服装完全正确。) 角色 / 组合形态完整前置触发词 (直接复制使用)💡 发型与特征确认逻辑小林美玖瑠🌟 变身 (Magical)cure mystique, magical girl, 1girl, solo,绑定 Mystique 专属变身发色与华丽魔法服。小林美玖瑠☕ 日常 (Casual)cure mystique, casual outfit, 1girl, solo,解除变身特征，回归日常发型与常服。明智安娜🌟 变身 (Magical)cure answer, magical girl, 1girl, solo,绑定 Answer 专属变身发色与魔法服。明智安娜☕ 日常 (Casual)cure answer, casual outfit, 1girl, solo,解除变身特征，回归日常发型与常服。森亚琉琉歌🌟 变身 (Magical)cure arcana shadow, magical girl, 1girl, solo,绑定 Arcana Shadow 专属变身发色与魔法服。森亚琉琉歌☕ 日常 (Casual)cure arcana shadow, casual outfit, 1girl, solo,解除变身特征，回归日常发型与常服。闪念天使🌟 变身 (Magical)cure eclair, magical girl, 1girl, solo,绑定 Eclair 专属发型与魔法服。三人合照🌟 变身 (Magical)group_3girls, magical girl, multiple girls, 3girls,无需写人名。一键生成特定的三人魔法形态合影。四人合照🌟 变身 (Magical)group_4girls, magical girl, multiple girls, 4girls,无需写人名。一键生成完整的四人魔法形态大合影。 💡 进阶使用技巧 (Advanced Tips) - 如何更换衣服？如果你想给变身后的角色换上其他衣服（比如女仆装、泳装），请保留角色名，但删除 magical girl 或 casual outfit 形态词。例如：cure mystique, 1girl, solo, maid headdress, maid outfit。 - 合照互动构图：对于三人或四人合照，直接在触发词后加上互动动作（如 back to back, holding hands, sleeping）。例如测试四人睡觉：group_4girls, magical girl, multiple girls, 4girls, sleeping, lying on bed, closed eyes。 - 负面提示词建议： NoobAI 标准负面即可：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, artist name, bad feet

SHA256

61F3FBA45B245EA2F296D49D661ED22AECF6935A75A583E54D2C2455210EA57C

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Beliebtheitstrend von 名侦探光之美少女！

Heat-Score seit 12 Mar 2026

Heat-Score

7,000°

Diese Woche

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

Diesen Monat

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

Vergangenes Jahr

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

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.

+423°

Civitai-Downloads

22 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.

+72°

Likes

2 Likes und Daumen hoch über die Quellen hinweg. Ein Like zählt halb so viel wie ein Download, auf derselben logarithmischen Skala.

+2°

Verbreitungsrate

Etwa 0 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.

−497°

Alter

−497°, weil die SDXL-Gewichte im 2023 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 7,000°, 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.
22 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+423°
7,423°
laufende Summe
3
Füge die Likes hinzu.
2 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
+72°
7,495°
laufende Summe
4
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 0 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+2°
7,497°
laufende Summe
5
Nimm das Alter weg.
Die SDXL-Gewichte kamen im 2023 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
−497°
7,000°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
7,000°

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.

Lokal ausführen

Wie man installiert

Wie man eine LoRA installiert: Ordner, Dateiprüfung und erste Nutzung in ComfyUI, Forge, Automatic1111 und Draw Things

24. Sep 2025

Civitai öffnen Herunterladen

美少女1-000017.safetensors

435 MB · SafeTensor

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