Iris3b
初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
動画、画像、カスタムチャットペルソナなどを作成。
どのブラウザやスマホからでもモデルを閲覧、レンダリング、調整できる。
Vectorをサーバーに追加するか、VectorのDiscordに参加しよう。何でも作れる!
画像と動画のエディター:レンダリング、編集、アップスケールなどを一つのページで。
パソコンの性能が十分なら、ローカルプログラムもセットアップできるよ。
最大50のチェックポイント/ベースモデルで同じプロンプトを一度に生成します。
Iris-3B in one workflow: make pictures, read depth, or restore and enlarge. Iris paints directly in pixel space (no VAE), at full-quality weights. PICK A MODE with slot1: 0 (default) - Text to image: describe the picture in plain language (subject, materials, light, framing; about 295 tokens are read). No negative prompt on purpose - Iris is trained to work with an empty one. Uses the official 100-step reference sampler. Controls: steps, guidance (3 = reference), seed, width/height (about 1 megapixel, multiples of 16, e.g. 1024x1024, 1216x832), slot2 = sampling shift (4 = reference). 1 -…Iris-3B in one workflow: make pictures, read depth, or restore and enlarge. Iris paints directly in pixel space (no VAE), at full-quality weights. PICK A MODE with slot1: 0 (default) - Text to image: describe the picture in plain language (subject, materials, light, framing; about 295 tokens are read). No negative prompt on purpose - Iris is trained to work with an empty one. Uses the official 100-step reference sampler. Controls: steps, guidance (3 = reference), seed, width/height (about 1 megapixel, multiples of 16, e.g. 1024x1024, 1216x832), slot2 = sampling shift (4 = reference). 1 - Depth map: attach an image (image1) and set slot1 to 1. You get a grey-scale relative depth picture, dark = near, bright = far. slot3 = detail (megapixels the image is resized to, 0.6 default, up to 1.0). 2 - Upscale x4 / restore: attach an image (image1) and set slot1 to 2. Cleans up and enlarges 4x. Works best on small or soft images; the image is first resized to about 0.1 megapixel (slot4 sets this, up to 0.25), so the result is roughly 1300 pixels wide. Made of: Iris-3B by Speridlabs (Apache-2.0) with its depth model and upscaler LoRA, bf16, plus a Qwen3-VL 4B text encoder, running through the ComfyUI-Iris loader. The first run on a cold machine downloads about 21 GB and can take several minutes.
用語集:ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計:ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます:1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典:OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル(チェックポイント)
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます:1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着!(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着!」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。






