ThinkDiffusionXL

8560°

#realistisch #effekte #basis #basismodell

NSFW

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

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Erstellt von

FloyoAI

auf Civitai

ThinkDiffusionXL by ThinkDiffusion. ThinkDiffusionXL is the result of our goal to build a go-to model capable of amazing photorealism that's also versatile enough to generate high-quality images across a variety of styles and subjects without needing to be a prompting genius.

Notizen des Erstellers

ThinkDiffusionXL (TDXL) ThinkDiffusionXL is the result of our goal to build a go-to model capable of amazing photorealism that's also versatile enough to generate high-quality images across a variety of styles and subjects without needing to be a prompting genius. You can find it preloaded on Please leave a review if you're happy with it, this will encourage us to create more and improve on it. The work - Data source: TDXL is trained on over 10,000 diverse images that span photorealism, digital art, anime, and more. The smallest resolution in our dataset is 1365x2048, but many images go up to resolutions as high as 4622x6753. In total, our dataset takes up 42GB. - Training: With 1.8 million steps, we’ve put in the work. For comparison, Juggernaut is at 600k steps and RealVisXL is at 348k steps - Hand-captioned images: Each image is carefully captioned by hand, enhancing the model's ability to generate accurate and high-quality results from minimal prompts. - NSFW capabilities: The model includes over 1,000 tastefully curated NSFW images. Our thoughts - Detail and quality: Most XL models in the Realistic category suffer from poor detail, especially in the background and even in basic features like eyes, teeth, and skin. We believe TDXL outperforms in these areas due to its large, high-quality dataset. For comparison, Juggernaut has about half the image material, and RealVisXL has only 1,700 images. Ultimately, TDXL simply possesses much more "knowledge". - Less-Bias: We made sure to use an equal number of images for each style, gender, etc. Other models we tested over the past few months had some kind of bias, sometimes it was bias toward portrait shots, gender bias, certain ethnicities, etc. For instance, Juggernaut has a bias in the Close-Up area, and the Cinematic Light is quite dominant in that model. RealVisXL also has a bias towards Portrait shots. On the other hand, TDXL gives you what you want: Landscape, Midshot, Full Body, Close-Up, Portrait, Sideview, Backview, Action Shots, Cinematic...whatever you want without always being pushed in a certain direction due to a bias. - Versatile base: Because of its large balanced quality dataset, TDXL is versatile to serve as a base model for future trainings. You can create new finetunes in entirely different directions, add LoRAs to fill in missing concepts, or do additional trainings with more balanced quality data.

30,449 Downloads · 1,775 Likes auf Civitai

SHA256

A21C9949EFCB8A0218F575AAFF3FD5E8FEDC508CA6757DDB44C5958CB0859F77

Beliebtheitstrend von ThinkDiffusionXL

Heat-Score, letzte 12 Monate

Heat-Score

8,560°

Diese Woche

▼

0.5%

8,563° damals, 8,560° jetzt

Diesen Monat

▼

2.2%

8,571° damals, 8,560° jetzt

Vergangenes Jahr

▼

26.4%

8,700° damals, 8,560° 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.

+1,329°

Civitai-Downloads

30,449 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.

+39°

Generierungsseiten

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

+489°

Likes

1,821 Likes und Daumen hoch über die Quellen hinweg. Ein Like zählt halb so viel wie ein Download, auf derselben logarithmischen Skala.

+50°

Verbreitungsrate

Etwa 4 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 8,560°, 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.
31,348 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads, Generierungsseiten. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+1,329° Civitai-Downloads
+39° Generierungsseiten
+1,368°
8,368°
laufende Summe
3
Füge die Likes hinzu.
1,821 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
+489°
8,857°
laufende Summe
4
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 4 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+50°
8,907°
laufende Summe
5
Bonus für ein vollständiges Modell.
Ein Checkpoint enthält die Gewichte selbst; Add-ons übertrumpfen keines mit gleicher Beliebtheit.
+150°
9,057°
laufende Summe
6
Nimm das Alter weg.
Die SDXL-Gewichte kamen im 2023 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
−497°
8,560°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
8,560°

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.