Haku (白) Naruto (ナルト)
7771°
<haku-naruto-xl>
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Civitai की साइट पर जनरेट करें; हर इमेज के लिए Buzz क्रेडिट्स का भुगतान करें।
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assisted exposure Trigger words: Appearance: haku, black hair, black eyes, parted bangs, otoko no ko, androgynous, male focus, anime screencap Outfit: long hair, choker, japanese clothes, kimono, pink kimono, sleeveless, sash, collarbone, sidelocks, single hair bun, forehead protector, japanese clothes, sweater, ribbed sweater, turtleneck, long sleeves, sash
निर्माता के नोट्स
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Weight: 1.0
Trigger words:
Appearance:
haku, black hair, black eyes, parted bangs, otoko no ko, androgynous, male focus, anime screencap
Outfit:
long hair, choker, japanese clothes, kimono, pink kimono, sleeveless, sash, collarbone,
sidelocks, single hair bun, forehead protector, japanese clothes, sweater, ribbed sweater, turtleneck, long sleeves, sash,
ट्रिगर शब्द
haku, black hair, black eyes, parted bangs, otoko no ko, androgynous, male focus, anime screencap
long hair, choker, japanese clothes, kimono, pink kimono, sleeveless, sash, collarbone,
sidelocks, single hair bun, forehead protector, japanese clothes, sweater, ribbed sweater, turtleneck, long sleeves, sash,
SHA256
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Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Haku (白) Naruto (ナルト) लोकप्रियता रुझान
हीट स्कोर, पिछले 12 महीने
हीट स्कोर
7,771°
इस सप्ताह
▼
0.2%
7,773° तब, 7,771° अब
इस महीने
▼
1.0%
7,781° तब, 7,771° अब
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।
+920°
Civitai डाउनलोड
Civitai पर इस सटीक संस्करण के 1,092 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।
+333°
लाइक्स
स्रोतों में कुल 166 लाइक्स और थम्ब्स अप। एक लाइक आधे डाउनलोड के बराबर होता है, उसी लॉग स्केल पर।
+15°
अपनाने की दर
लगभग 1 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।
−497°
उम्र
−497° क्योंकि SDXL वज़न 2023 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 7,771° 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।
- 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 1,092 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।+920°7,920°चल रहा कुल
- 3लाइक्स जोड़ें।166 लाइक्स और अंगूठा ऊपर, जो एक डाउनलोड के आधे वजन के बराबर हैं।+333°8,253°चल रहा कुल
- 4अपनाने की दर जोड़ो।अभी लगभग 1 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।+15°8,268°चल रहा कुल
- 5उम्र हटा दो।SDXL वेट्स 2023 में आए थे: सालाना 150°, अधिकतम 750°, तब तक बढ़ते रहते हैं।−497°7,771°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।7,771°
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।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।
सेटिंग्स
सैंपलर
Euler a
स्टेप्स
25
गाइडेंस
7
सीड
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आकार
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प्रॉम्प्ट
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2
उपयोग किया गया वेट
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सैंपलर
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स्थानीय रूप से चलाएँ
इंस्टॉल कैसे करें
LoRA कैसे इंस्टॉल करें: फोल्डर्स, फाइल जांच और ComfyUI, Forge, Automatic1111 और Draw Things में पहली बार उपयोग
सितं 24, 2025
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Haku (白) Naruto (ナルト) Stable Diffusion XL 1.0 फ़ैमिली का एक LoRA है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Stable Diffusion XL 1.0 मॉडल से करें, ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें और इसे आज़माने के लिए PirateDiffusion या BitVector पर खोलें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153