Quintillus "Reality"

8181°

#illustrious #3d #anime #realistisch #beleuchtung #effekte

NSFW

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Erstellt von

nottheninja

auf Civitai

by nottheninja - This model used to be called Omnireal, now its Quintillus - Illustrated "Reality" the beginning aka Quntessence. Alrighty then. Now, here's some tips for squeezing the most amount of realism from this checkpoint (these are just my observations, feel free to experiment): Make sure that you use lower values for your CFG (3-5). CFG 3 and karras works incredibly well for realism. Use DPM++ 2M with the "Beta" or "Karras" scheduler, and do a highres pass at 1.5x at 0.33 denoise and half the original steps. Remove all instances of artist names and other "painted" styles from your…by nottheninja - This model used to be called Omnireal, now its Quintillus - Illustrated "Reality" the beginning aka Quntessence. Alrighty then. Now, here's some tips for squeezing the most amount of realism from this checkpoint (these are just my observations, feel free to experiment): Make sure that you use lower values for your CFG (3-5). CFG 3 and karras works incredibly well for realism. Use DPM++ 2M with the "Beta" or "Karras" scheduler, and do a highres pass at 1.5x at 0.33 denoise and half the original steps. Remove all instances of artist names and other "painted" styles from your prompts (unless they tend towards realism). For the positive prompts, include this in the first part (Kinda IMPORTANT): Optional - "cinematic lighting" real, photoreal, DSLR photo, real skin, For the negative prompts, maybe use this? cropped, lowres, worst quality, sketch, unfinished, greyscale, faded, low saturation, jpeg artifacts, watermark, text, anime, CGI, 2D

Notizen des Erstellers

Older Description for v2 and v1 - This checkpoint is made to retain most of the knowledge of base Illustrious/Noob while making everything as realistic as possible. --Prompts have been attached to all of my gens-- I had one vision when I started working with Illustrious - creating a realistic merge that did not ruin the base model's extensive danbooru knowledge. Prompts for the showcase images have been taken from all the best Illustrious model showcases and galleries. All showcase images for this model are one shots with random seeds and one hires fix. No Adetailers or inpainting has been used for those. In most cases, v2 feels way more real as the faces are much less anime-ish now. If you want the skin to be like v1, just use the suggested LoRA at 0.4 strength. V1 has some problems with residual noise and general clarity. V2 should have more depth to its "realism", and should offer better compositions and quality in general as compared to the first version. Do try it out. (The first version can still be quite unique for "grainy" gens). USAGE GUIDE: Now, here's some tips for squeezing the most amount of realism from this checkpoint (these are just my observations, feel free to experiment): - Make sure that you use lower values for your CFG (3-5). CFG 3 and karras works incredibly well for realism. - Use DPM++ 2M with the "Beta" or "Karras" scheduler, and do a highres pass at 1.5x at 0.33 denoise and half the original steps. (Please experiment with different sampler and scheduler combinations if you can). - Remove all instances of artist names and other "painted" styles from your prompts (unless they tend towards realism). - For the positive prompts, include this in the first part (Kinda IMPORTANT): Optional - "cinematic lighting" real, 4K, RAW, photoreal, DSLR photo, real skin, - For the negative prompts, maybe use this? cropped, lowres, worst quality, sketch, unfinished, greyscale, faded, low saturation, jpeg artifacts, watermark, text, anime, CGI, 2D Online run on Tensor - (Generating onsite on Tensor gives the gens a grainy look (v1 only), making them even more real. Absolutely no idea why this happens.) This model responds to prompts really well, and in a similar fashion to base Illustrious/NoobAI models. This also implies that you can use artist styles in your prompts for uncertain ways in which the realistic part gets affected. v1 Related: Now, some of you might not call this model very "realistic", but it certainly does have that 3D style that I really love. The end goal is always to achieve more realism, while making sure that the model's base knowledge is not disturbed. There are other Illustrious based models that can provide you with more actual "realism" (debatable), but all of them have to sacrifice some of the model's incredible compositional and conceptual abilities. Some models lose character knowledge, some lose the character clothing knowledge, the dynamic compositions, the multi character abilities and much much more in search of truly realistic outputs. And that is exactly what I hope to avoid with my merge, keeping almost everything in the model, while bringing the knowledge of the 3D world into it, and slowly increasing the realism. If you want to support the creation of more models like this, or you just like what you see (I could REALLY use it): Also, no plan on charging early access for this one, so buzz donations are appreciated a lot too. Models Merged (Credits and respects to the original authors of these models for allowing sharing merges) - - - - - - - - - - Me - -

1,198 Downloads · 145 Likes auf Civitai

SHA256

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Beliebtheitstrend von Quintillus "Reality"

Heat-Score, letzte 12 Monate

Heat-Score

8,181°

Diese Woche

▼

0.6%

8,184° damals, 8,181° jetzt

Diesen Monat

▼

2.5%

8,193° damals, 8,181° jetzt

Vergangenes Jahr

▼

29.6%

8,329° damals, 8,181° 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.

+189°

Civitai-Downloads

1,198 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.

+975°

Generierungsseiten

6,176 Downloads und Generierungsläufe von Kopien dieses Modells auf Yodayo. Jeder Lauf zählt als ein Download, und deren Downloads zählen wie bei Civitai; alles zusammen teilt sich den Download-Wert.

+361°

Likes

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

+3°

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.

+150°

Vollständiges Modell

+150°, weil dies ein vollständiges Modell ist: ein Checkpoint, die Gewichte selbst. Ein LoRA oder ein Embedding ist ein Zusatz zu den Gewichten von jemand anderem und steht einem Checkpoint mit gleicher Popularität nicht vor.

−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 8,181°, 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.
7,374 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads, Generierungsseiten. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+189° Civitai-Downloads
+975° Generierungsseiten
+1,164°
8,164°
laufende Summe
3
Füge die Likes hinzu.
256 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
+361°
8,525°
laufende Summe
4
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 0 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+3°
8,528°
laufende Summe
5
Bonus für ein vollständiges Modell.
Ein Checkpoint enthält die Gewichte selbst; Add-ons übertrumpfen keines mit gleicher Beliebtheit.
+150°
8,678°
laufende Summe
6
Nimm das Alter weg.
Die SDXL-Gewichte kamen im 2023 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
−497°
8,181°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
8,181°

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.