显示故障线条(display glitch lines)

शुरुआत करने वालों के लिए सबसे अच्छा। शक्तिशाली वर्कफ़्लो, कम सीखने की कठिनाई।

PirateDiffusion Telegram

Pro studio (SpyGlass) वेब

वीडियो, इमेज, कस्टम चैट पर्सनास और भी बहुत कुछ बनाएं।

किसी भी ब्राउज़र या फोन से मॉडल ब्राउज़ करें, रेंडर करें और सुधारें।

Discord bot (Vector)

अपने सर्वर में Vector जोड़ें या Vector Discord से जुड़ें। कुछ भी बनाएं!

Unified Editor वेब

छवियों और वीडियो के लिए संपादक: एक ही पेज पर रेंडर, संपादित करें, अपस्केल करें और भी बहुत कुछ।

Civitai वेब

प्रयोग के अनुसार भुगतान

Civitai की साइट पर जनरेट करें; हर इमेज के लिए Buzz क्रेडिट्स का भुगतान करें।

लोकल ऐप्स

सेटअप आवश्यक

अगर तुम्हारे कंप्यूटर में अच्छा हार्डवेयर है तो लोकल प्रोग्राम्स सेटअप करो।

ModelDuel वेब

प्रयोग के अनुसार भुगतान

एक बार में 50 तक चेकपॉइंट/बेस मॉडल पर एक ही प्रॉम्प्ट जनरेट करें।

क्लाउड पर GPU किराए पर लें

Graydient क्लाउड GPU

Civitai पर 505 डाउनलोड · 98 लाइक

फ्लैट शुल्क, असीमित उपयोग। यह मॉडल एक क्लिक में इंस्टॉल होता है।

RunPod क्लाउड GPU

प्रति मिनट शुल्क

प्रति मिनट GPU किराए पर लें और मॉडल खुद सेटअप करें।

निर्माता

Baixiu

Civitai पर

显示故障线条(display glitch lines) lora by Baixiu. Increase the weight to increase the number of glitch lines.

निर्माता के नोट्स

这是一个简单的 Lora，在画面中人物添加故障风格的线条。觉得线条数量较少的话，可以通过调整权重可以增加。但权重建议不宜过高，推荐 2 以下。 This is a simple Lora that adds glitch style lines to the characters in the frame. If you feel that the number of lines is small, you can increase it by adjusting the weight. However, the weight recommendation should not be too high, and it is recommended to be below 2.

ट्रिगर शब्द

display lines

SHA256

2DD131FA21A8AD9569D5C35EF1781972679A02012FE85FD1889182814B8DBD84

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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显示故障线条(display glitch lines) लोकप्रियता रुझान

हीट स्कोर, पिछले 12 महीने

हीट स्कोर

7,502°

इस सप्ताह

n/a

अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ

इस महीने

n/a

अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ

पिछला साल

n/a

अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ

7,000°

फर्श

स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।

+812°

Civitai डाउनलोड

Civitai पर इस सटीक संस्करण के 505 डाउनलोड। डाउनलोड सबसे भारी घटक हैं और लॉग स्केल पर गिने जाते हैं: दस गुना डाउनलोड से 300° समान बढ़ोतरी होती है, इसलिए एक मिलियन डाउनलोड वाला मॉडल हजार डाउनलोड वाले मॉडल से हजार गुना ज्यादा गर्म नहीं होता। छह डाउनलोड स्रोत उस एक अवधि को साझा करते हैं, उनके गिनती के अनुपात में विभाजित।

+299°

लाइक्स

स्रोतों में कुल 98 लाइक्स और थम्ब्स अप। एक लाइक आधे डाउनलोड के बराबर होता है, उसी लॉग स्केल पर।

−609°

उम्र

−609° क्योंकि SD15 वज़न 2022 में आए थे। हर मॉडल उस वज़न की उम्र विरासत में लेता है जिस पर वह बना है: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक, और तब तक बढ़ता रहता है। इसके बिना सूची के शीर्ष पर 2022 और 2023 के चेकपॉइंट होते जो वर्षों के डाउनलोड के बल पर होते।

विस्तृत विवरण दिखाओ

इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 7,502° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।

1
फर्श से शुरू करें।
क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।
7,000°
चल रहा कुल
2
डाउनलोड जोड़ें।
कुल 505 डाउनलोड-बराबर, Civitai डाउनलोड से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।
+812°
7,812°
चल रहा कुल
3
लाइक्स जोड़ें।
98 लाइक्स और अंगूठा ऊपर, जो एक डाउनलोड के आधे वजन के बराबर हैं।
+299°
8,111°
चल रहा कुल
4
उम्र हटा दो।
SD15 वेट्स 2022 में आए थे: सालाना 150°, अधिकतम 750°, तब तक बढ़ते रहते हैं।
−609°
7,502°
चल रहा कुल
=
हीट स्कोर।
इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।
7,502°

शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द

हीट स्कोर: एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
फ्लोर: 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
डाउनलोड-बराबर: स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
लॉग स्केल: दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
लाइक्स: हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
अपनाने की दर: अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
मापा और अनुमानित: मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
सीडर: कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
AI हॉरड: एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
जनरेशन साइट्स: ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
OpenRouter टोकन: Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
पूरा मॉडल (चेकपॉइंट): खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
LoRA और एम्बेडिंग: छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
फैमिली और वज़न: जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
उम्र: कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
फैमिली बूस्ट: इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
स्टैंड-इन स्कोर: एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
नया! (ग्रेस अवधि): एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
ट्रेंड: किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
सामान्य मॉडल: कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।

इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।

उदाहरण रेंडर

Civitai पर ये रेंडर बनाने वाले लोगों द्वारा साझा किए गए प्रॉम्प्ट और सेटिंग्स। यह देखने के लिए कोई रेंडर चुनें कि इसे कैसे बनाया गया।

यह प्रॉम्प्ट पाएँ

Civitai पर barusu07 का रेंडर

सेटिंग्स

सैंपलर

Restart

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

627999662

आकार

512x768

Clip skip

प्रॉम्प्ट

(best quality), (masterpiece),(ultra-detailed:1.2),ultra high res,monochrome , (1girl:1.1),horror,(all fours:1.1),horror,(crawling out from the screen:1.1),television in the background,(head down:1.2), <lora:thering_yamamura:0.8> ,yamamura sadako, pale skin,( hair over eyes:1.1), white dress, (television:1.1) ,(night:1.2),(blue theme:1.1),(fog:1.2),luminescence, <lora:display glitch_v1:1> ,display glitch, <lora:chromatic_aberration_v11:0.95>, <lora:flat2:-0.4> , <lora:LowRa:0.3> ,dark theme,

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

negative_hand-neg,(worst quality:2), (blush:1.2), easynegative,nsfw,display ,

Render by JammieR on

Civitai पर JammieR का रेंडर

सेटिंग्स

सैंपलर

DPM++ 2M

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

3666290869

आकार

768x1152

उपयोग किया गया वेट

प्रॉम्प्ट

safe_pos, (best quality), (masterpiece),(ultra-detailed:1.2),ultra high res,monochrome , (1girl:1.1),horror,(all fours:1.1),horror,(crawling out from the screen:1.1),television in the background,(head down:1.2), <lora:thering_yamamura:0.8> ,yamamura sadako, pale skin,( hair over eyes:1.1), white dress, (television:1.1) ,(night:1.2),(blue theme:1.1),(fog:1.2),luminescence, <lora:display glitch_v1:1> ,display glitch, <lora:chromatic_aberration_v11:0.95>, <lora:flat2:-0.4> , <lora:LowRa:0.3> ,dark theme,

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

civit_nsfw, safe_neg, negative_hand-neg,(worst quality:2), (blush:1.2), easynegative,nsfw,display ,

Civitai पर JammieR का रेंडर

सेटिंग्स

सैंपलर

DPM++ 2M

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

1525243220

आकार

768x1152

उपयोग किया गया वेट

प्रॉम्प्ट

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

civit_nsfw, safe_neg, negative_hand-neg,(worst quality:2), (blush:1.2), easynegative,nsfw,display ,

सेटिंग्स

सैंपलर

DPM++ 2M

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

1970874727

आकार

768x1152

उपयोग किया गया वेट

प्रॉम्प्ट

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

civit_nsfw, safe_neg, negative_hand-neg,(worst quality:2), (blush:1.2), easynegative,nsfw,display ,

Render by JammieR on

सेटिंग्स

सैंपलर

DPM++ 2M

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

2111423841

आकार

768x1152

उपयोग किया गया वेट

0.7

प्रॉम्प्ट

safe_pos, (best quality), (masterpiece),(ultra-detailed:1.2),ultra high res, monochrome , (1girl:1.1),horror,(all fours:1.1),horror,(crawling out from the screen:1.1),television in the background,(head down:1.2), , yamamura sadako, pale skin,( hair over eyes:1.1), white dress, (television:1.1) ,(night:1.2),(blue theme:1.1),(fog:1.2),luminescence, ,display glitch, ,dark theme,

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

civit_nsfw, safe_neg, negative_hand-neg,(worst quality:2), (blush:1.2), easynegative,nsfw,display ,

Render by Baixiu on

सेटिंग्स

सैंपलर

DPM++ 2M SDE Karras

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

2396188816

आकार

512x768

Clip skip

प्रॉम्प्ट

(best quality, masterpiece, highres),1girl,solo,closed eyes,smile,tears,hand in own hair,floating hair,cowboy shot,petals,sky,cirrus,wind,blurry background,backlighting, <lora:display glitch_v1:1>,display lines,

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

(lowres, worst quality, low quality, normal quality),(interlocked fingers),bad anatomy,extra fingers,fewer fingers,bad hands,missing fingers,bad eyes,misfigured pupils,text,error,extra digit,fewer digits,cropped,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,

Render by Baixiu on

सेटिंग्स

सैंपलर

DPM++ 2M SDE Karras

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

3377164121

आकार

512x768

Clip skip

प्रॉम्प्ट

(best quality, masterpiece, highres),1girl,solo,aqua hair,cat ears,cat tail,paw pose,simple background,white clothes, <lora:display glitch_v1:0>,display lines,

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

Render by Baixiu on