ECLIPSE XL

8016°

#ponytype #anime #donne #base #stili artistici #hentai

NSFW

Modello NSFW. Le sue immagini sono nascoste finché NSFW è disattivato; attiva NSFW per vederle.

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Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.

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Sfoglia modelli, rendi e affina da qualsiasi browser o telefono.

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Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.

Civitai Web

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Tariffa fissa, uso illimitato. Questo modello si installa con un clic.

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Noleggia una GPU al minuto e configura il modello da solo.

Creato da

Wasabiya

su Civitai

Note del creatore

Changelogs on bottom of description. TLDR, V1 is better than V1.3 (test) Eclipse XL v1.0 is a fine-tuned model trained on 63K images, aimed at creating a higher-fidelity base Anime XL model. This was a collaborative effort by and . We tackled this project with a token-based approach, using a dataset primarily consisting of Booru-based tags, along with a few additional Rule34 tags and original tags. The tags were pruned and cleaned using our tag-editing application (HW tagger, Link to and ), with semi-manual inspection. Technically, the base model is Pony v6, so natural language prompting and Pony v6-based Loras will likely work with this model (although we don't recommend using Pony's quality tags, for reasons explained in the technical section). We introduced new tags for lighting (composition tags), new quality tags, and various other features to achieve better control over our generations. Our focus was not on characters or styles, as people will create Loras anyway, and using Loras will produce better images. We had many subgoals for the project, such as improving lighting, enhancing sensitivity to tags, overwriting the knowledge of Pony, separating the style tied to tags, achieving a consistent and flexible style, and preventing it from being style-hungry like Pony (more details in the technical section). We will provide more in-depth details in the technical article. We operate without any funding or sponsors, so if you appreciate the model, any amount of tips would be highly appreciated. You can also support us through our Patreon. This versatile model is capable of generating both SFW and NSFW images. Please use it responsibly. If you are unable to run XL models and haven't heard of SD Forge, I highly recommend looking it up, as it may help you run XL models more efficiently. We also recommend checking out the related article because it contains the csv for the tags used in this model which you can drop it into your webui tag-autocomplete extension. How to use: Recommended starter prompt: Positive prompt [prompt like any other tag based model]: masterpiece, best, great, ... Negative prompt (NO NEED for a long negative): worst, worse, average, signature, watermark recommended resolutions and prompting method: (768, 1280), 3:5 ratio (768, 1344), 4:7 ratio (832, 1216), 13:19 ratio (896, 1152), 7:9 ratio (960, 1088), 15:17 ratio (1024, 1024), square ratio We recommend CFG between 5-8, sampling steps above 20 (we use 36 steps), and CLIP SKIP 1 (Pony Says to use 2, but Clip Skip is disabled for XL training on kohya so it doesn't make sense to use 2, people are probably gaslighting themselves from SD 1.5 experience). Special tag info: We introduced new tags based on their understood meaning (or the lack there of) by the text encoder model (Vit and BIG) that is in the XL model. Most new tokens are 1~2 token long, so the information is better absorbed in the training. quality tags: masterpiece, best, great, good, average, worse, worst The quality tags were assigned using the aesthetic scorer from imgutils, we're aware of it's many biases so we manually corrected them. Although flawed, it's better than other options, so we ran with this, more info on the technical detail article. additional detail tags: dense, intricate These tags were added for images with many details or parts, some images had both: - intricate : the details on objects/subject is tightly packed and is not a simple design (ex: lingerie, complex dress, designed armor trims, multiple accessories, etc) - dense : image that has multiple objects/subjects that makes the image more densely packed lighting tags: dim composition, ambient composition, dun composition, dark composition, contrast composition, bright composition, vibrant composition, dark background These are not necessary for basic lighting but these tags were added to images with very extreme lighting or darkness. We followed the definitions below for tagging the images for specific lighting scenarios so we're consistent with our tagging for the training, but you can mix them in generation to get interesting effects: - dim composition : Dark fully visible image, but there are multiple sources of light - ambient composition : Dark fully visible image, but there's one single source of light - dun composition : Dark fully visible image with diffused light, no apparent light source - dark composition : Fully dark, no light source, close to pitch black image - contrast composition : Contains both dark and bright parts in the image, the dark and bright doesn't necessarily need to work together (ex: heaven & hell, day & night, or just a big shadow) - bright composition : Very bright image with strong highlights (close to white highlights) - vibrant composition : Image with high intensity (saturated) colors for majority of the image, independent of light source style tags: illustration style, western style, anime coloring, realistic, photorealistic, bold lines, 3d, 3d blender, 3d koikatsu, 3d mmd, 3d filmmaker These tags were introduced/utilized to absorb styles that are different from what we wanted in the base model. We also tagged specific styles that were present in our dataset to properly separate it from the main style (list on technical details). If the generation deviates from the base style, you can include tags like "3d" and "western style" in the negative prompts. Sometimes the base Pony's knowledge leaks out, but we plan to document and fix these issues as we identify more untrained tags. - illustration style : anime style image with basic shading (little to no gradients used for shade) - western style : any western styled images that doesn't match the base style - anime coloring : images with anime coloring - realistic/photorealistic : this model is not intended for this but we used these tags for hyperreal illustrations or photo looking images. followed danbooru's definition - bold lines : Common with western style but

1,735 download · 352 mi piace su Civitai

SHA256

ADCB7A1E10A71B5540750476C91FEB8FA8EBE4DE751F5D7FFB91DFD20325F0A7

Tendenza di popolarità di ECLIPSE XL

Punteggio di calore, ultimi 12 mesi

Punteggio di popolarità

8,016°

Questa settimana

▼

0.5%

8,019° allora, 8,016° ora

Questo mese

▼

2.3%

8,027° allora, 8,016° ora

Ultimo anno

▼

27.1%

8,158° allora, 8,016° ora

7,000°

Floor

La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.

+976°

Download da Civitai

1,735 download di questa versione esatta su Civitai. I download sono l’ingrediente più pesante e si contano su scala logaritmica: dieci volte i download aggiungono gli stessi 300°, quindi un modello con un milione di download non è mille volte più caldo di uno con mille. Le sei fonti di download condividono questo termine, diviso tra loro in proporzione ai loro conteggi.

+382°

352 like e pollici in su tra le fonti. Un like pesa la metà di un download, sulla stessa scala logaritmica.

+5°

Tasso di adozione

Circa 0 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.

+150°

Modello completo

+150° perché questo è un modello completo: un checkpoint, i pesi stessi. Una LoRA o un embedding è un'aggiunta ai pesi di qualcun altro e non supera un checkpoint di pari popolarità.

−497°

Età

−497° perché i pesi SDXL sono usciti nel 2023. Ogni modello eredita l'età dei pesi su cui è costruito: 150° all'anno, fino a 750°, e continua a crescere fino a quel limite. Senza questo, la cima della lista sarebbe fatta da checkpoint del 2022 e 2023 basati solo sui download accumulati in anni.

Mostra dettagli

Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 8,016°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.

1
Inizia dal floor.
Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.
7,000°
totale in corso
2
Aggiungi i download.
1,735 equivalenti di download in totale, da Download da Civitai. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.
+976°
7,976°
totale in corso
3
Aggiungi i like.
352 like e pollici in su, con metà del peso di un download.
+382°
8,358°
totale in corso
4
Aggiungi il tasso di adozione.
Circa 0 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.
+5°
8,363°
totale in corso
5
Bonus per un modello completo.
Un checkpoint contiene i pesi stessi; gli add-on non superano uno con la stessa popolarità.
+150°
8,513°
totale in corso
6
Rimuovi l'età.
I pesi SDXL sono usciti nel 2023: 150° all’anno, fino a un massimo di 750°, che cresce fino a quel punto.
−497°
8,016°
totale in corso
=
Il punteggio heat.
Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.
8,016°

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.

Render di esempio

NSFW

Prompt e impostazioni condivisi da chi ha realizzato questi render su Civitai. Scegli un render per vedere come è stato fatto.