Honkai Impact 3rd Fu Hua Fenghuang of Vicissitude | 崩坏三 符华 浮生·渡尘之羽
शुरुआत करने वालों के लिए सबसे अच्छा। शक्तिशाली वर्कफ़्लो, कम सीखने की कठिनाई।
वीडियो, इमेज, कस्टम चैट पर्सनास और भी बहुत कुछ बनाएं।
किसी भी ब्राउज़र या फोन से मॉडल ब्राउज़ करें, रेंडर करें और सुधारें।
अपने सर्वर में Vector जोड़ें या Vector Discord से जुड़ें। कुछ भी बनाएं!
छवियों और वीडियो के लिए संपादक: एक ही पेज पर रेंडर, संपादित करें, अपस्केल करें और भी बहुत कुछ।
Civitai की साइट पर जनरेट करें; हर इमेज के लिए Buzz क्रेडिट्स का भुगतान करें।
अगर तुम्हारे कंप्यूटर में अच्छा हार्डवेयर है तो लोकल प्रोग्राम्स सेटअप करो।
एक बार में 50 तक चेकपॉइंट/बेस मॉडल पर एक ही प्रॉम्प्ट जनरेट करें।
__html__浮生·渡尘之羽的触发词为:Fu Hua(FoV), china dress, red horns, asymmetrical gloves, asymmetrical thigh boots, multicolored hair, long hair,推荐权重:0.8-0.9Nsfw:0.8换装:0.7 -0.75换衣效果不好的话可以酌情把:”asymmetrical gloves, asymmetrical thigh boots, “放入负面提示词中此模型基于“animefull-final-pruned.ckpt”,不同大模型适配程度见图7如有任何建议,欢迎留言。能有返图就再好不过啦!因为估计之后又不太有时间了,而我也不想把崩落华拖到1、2月后那么久,所以就熬了熬夜终于把她做出来了!但正因如此这版也比较粗糙,等之后有时间了我会再打磨打磨的~For the " Fenghuang of Vicissitude" prompt:Fu Hua(FoV), china dress, red horns, asymmetrical gloves, asymmetrical thigh boots, multicolored hair, long hair, Recommended weight: 0.8-0.9NSFW: 0.8Outfit changes:…__html__浮生·渡尘之羽的触发词为:Fu Hua(FoV), china dress, red horns, asymmetrical gloves, asymmetrical thigh boots, multicolored hair, long hair,推荐权重:0.8-0.9Nsfw:0.8换装:0.7 -0.75换衣效果不好的话可以酌情把:”asymmetrical gloves, asymmetrical thigh boots, “放入负面提示词中此模型基于“animefull-final-pruned.ckpt”,不同大模型适配程度见图7如有任何建议,欢迎留言。能有返图就再好不过啦!因为估计之后又不太有时间了,而我也不想把崩落华拖到1、2月后那么久,所以就熬了熬夜终于把她做出来了!但正因如此这版也比较粗糙,等之后有时间了我会再打磨打磨的~For the " Fenghuang of Vicissitude" prompt:Fu Hua(FoV), china dress, red horns, asymmetrical gloves, asymmetrical thigh boots, multicolored hair, long hair, Recommended weight: 0.8-0.9NSFW: 0.8Outfit changes: 0.7-0.75If the clothing change effect isn't good, consider adding "asymmetrical gloves, asymmetrical thigh boots," to the negative prompts accordingly.This LoRA is based on the "animefull-final-pruned.ckpt",and the flexibitiy of different checkpoint can be seen in Figure 7Any suggestions are welcome. Having image feedback would be greatly appreciated!Because I anticipated being short on time later, and I didn't want to delay the completion of Garuda until January or February, I stayed up late and finally finished her! However, because of this rush, this version is a bit rough. I'll refine it further when I have more time in the future~EN Trans by ChatGPT
विस्तृत विवरण दिखाओ
- 1फर्श 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
- 2डाउनलोड जोड़ें।कुल 451 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।+796°7,796°चल रहा कुल
- 3लाइक्स जोड़ें।57 लाइक्स और अंगूठा ऊपर, जो एक डाउनलोड के आधे वजन के बराबर हैं।+265°8,061°चल रहा कुल
- 4उम्र हटा दो।SD15 वेट्स 2022 में आए थे: सालाना 150°, अधिकतम 750°, तब तक बढ़ते रहते हैं।−609°7,452°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।7,452°
- 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।












