Hassaku XL (Illustrious)

8494°

#illustrious #애니메이션 #기본 #기본 모델 #캐릭터

NSFW

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모델 실행

제공 / 광고

Easy Creator (Prism) 웹

무제한 · 정액제

초보자에게 최적. 강력한 워크플로우, 낮은 학습 곡선.

PirateDiffusion 텔레그램

무제한 · 정액제

영상, 이미지, 맞춤형 채팅 페르소나 등 다양하게 만들어 보세요.

Pro studio (SpyGlass) 웹

무제한 · 정액제

어떤 브라우저나 휴대폰에서도 모델을 탐색하고 렌더링하며 수정하세요.

Discord bot (Vector) 디스코드

무제한 · 정액제

Vector를 서버에 추가하거나 Vector Discord에 참여하세요. 무엇이든 만들어 보세요!

Unified Editor 웹

무제한 · 정액제

이미지와 비디오 편집기: 한 페이지에서 렌더링, 편집, 업스케일 등 모두 가능합니다.

Civitai 웹

사용량별 결제

Civitai 사이트에서 생성; 이미지마다 Buzz 크레딧 사용.

로컬 앱

설정 필요

내 컴퓨터 성능이 되면 로컬 프로그램을 설치해.

ModelDuel 웹

사용량별 결제

한 번에 최대 50개의 체크포인트/기본 모델에서 동일한 프롬프트를 생성하세요.

클라우드에서 GPU 임대

Graydient 클라우드 GPU

무제한 · 정액제

정액제, 무제한 사용. 이 모델은 1클릭으로 설치됩니다.

RunPod 클라우드 GPU

분 단위 과금

분 단위로 GPU 임대, 직접 모델 설정.

이 모델의 가이드

Pony vs Illustrious (2026): 어떤 애니메이션 모델을 써야 할까?

Hassaku XL (Illustrious) v3.1: Danbooru 잡음 없이 밝고 뚜렷한 애니메이션

모든 가이드

제작자

Ikena

(Civitai)

제작자 노트

Hassaku aims to be a anime model with a bright and distinct anime style. My for everything related to anime models and art. If you'd like to support my work, you can do so at: , every bit helps and is truly appreciated! ____________________________________________________________ Supporters: Thanks to my supporters tamashiicolle, pttcot, SETI and Kodokuna ____________________________________________________________ Using the model: - The model was trained primarily on images with minimal disruptive elements, such as floating text, logos, speech bubbles, or signatures. If any of these elements appear in an image, please include "signature" in your negative prompt. - Danbooru and franchise tags are not used in training, so please avoid using them in prompts. Metadata such as "highres" and franchise tags like "re:zero kara hajimeru isekai seikatsu" are not used in training. - A CFG scale between 3 and 7 is recommended. For best results, use CFG 6 with the Euler a sampler. - Refer to the example images, to understand, how the model should be used. - The model is designed to be simple and straightforward to prompt. Use the following tag order: - Number of characters - Character Tags - All remaining tags Example: 1girl, rem \(re:zero\), standing, masterpiece, upper body - Here are some resolution options for SDXL: - 1536 x 640 - 1344 x 768 - 1216 x 832 - 1152 x 896 - 1024 x 1024 - 896 x 1152 - 832 x 1216 (most recommended) - 768 x 1344 - 640 x 1536 Lora use: - NoobAIs Loras working for the most part better in compare to - Versions 2 and 3 is less compatible to most loras trained on Illustrious or Noob, because it got further trained away of both. Style A is still the most compatible for it. ______________________________________________________ Version and License info: - Below V1 merges - Version V1 use & with additional training - V2 is trained on its own and don't include any extra merge. Base was V1, it is trained to include newer or missing characters. It was also used for further training tests - V3 is a merge of and V2.2, to fix some issues and was also trained to include newer or missing characters All Models using the license.

Civitai에서 22,208회 다운로드 · 좋아요 2,163개

SHA256

15CC2EDA5DC844BC36A397570655F54A16E2213B0AD4043B72F9F8937446B3B8

Hassaku XL (Illustrious) 인기 추세

히트 점수, 지난 12개월

인기 점수

8,494°

이번 주

▼

0.6%

8,497° 당시, 8,494° 현재

이번 달

▼

2.4%

8,506° 당시, 8,494° 현재

지난 1년

▼

26.0%

8,633° 당시, 8,494° 현재

7,000°

기준점

점수는 0°부터 9,999°까지 있어. 7,000° 아래는 아직 어떤 출처에서도 보고되지 않은 모델들을 위해 남겨둔 영역이고, 그 모델들은 목록이 완성되도록 임시 점수를 받지. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야: 실제 데이터는 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 기준점에 위치하고, 그 위로 측정된 점수가 쌓여. 기준점 자체는 모델에 대해 아무것도 말해주지 않고, 위에 쌓인 점수만이 모델 간 차이를 만들어.

+1,317°

Civitai 다운로드

Civitai에서 이 정확한 버전의 다운로드 수 22,208회. 다운로드가 가장 큰 비중이며 로그 스케일로 계산됩니다: 다운로드가 10배 증가하면 300°만큼 증가하므로 백만 다운로드 모델이 천 다운로드 모델보다 1000배 뜨겁지 않습니다. 여섯 다운로드 출처가 이 수치를 공유하며 각 출처 비중에 따라 분배됩니다.

+500°

출처 전반에서 2,163개의 좋아요와 엄지 척이 있어. 좋아요 한 개는 다운로드 절반의 가치가 있고, 같은 로그 스케일로 계산돼.

+24°

채택률

출처를 두 번 측정한 사이에 하루 약 1번 다운로드돼. 평생 평균에서 추측한 게 아니야. 속도는 다운로드 항목의 4분의 1 가치를 가지니, 최근 급증이 나타나도 하루짜리 급등이 수년간 사용량을 앞서지 못해.

+150°

전체 모델

+150°는 이게 전체 모델이기 때문이야: 체크포인트, 즉 가중치 자체야. LoRA나 임베딩은 다른 사람 가중치에 덧붙이는 거라, 같은 인기도라면 체크포인트보다 순위가 높지 않아.

−497°

연령

−497°는 SDXL 가중치가 2023에 나왔기 때문이야. 모든 모델은 기반 가중치의 연령을 물려받아: 연간 150°, 최대 750°까지 점수가 깎이고, 그때까지 계속 커져. 이게 없으면 목록 상위가 2022년과 2023년 체크포인트로만 채워졌을 거야, 다운로드가 쌓일 시간이 있었으니까.

상세 내역 보기

이 사이트의 모든 숫자는 확인할 수 있어. 이 모델의 히트 점수는 8,494°이고, 여기서는 각 요소가 하나씩 더해지면서 누적 합계가 표시돼: 기준점, 각 출처가 더하는 점수, 모델 종류에 따른 보너스, 그리고 가중치의 연령이 빼는 점수. 색깔은 위 차트의 구간을 나타내. 마지막에 용어집에서 모든 용어를 정의해.

1
기준점부터 시작해.
왜 7,000°이고 0이 아닌지: 점수는 0°부터 9,999°까지 있고, 7,000° 아래는 아직 출처가 보고하지 않은 모델을 위해 남겨둔 영역이야. 그 모델들은 목록 완성을 위해 임시 점수를 받고, 데이터가 있는 모델보다 순위가 높지 않아. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야. 실제 데이터가 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 여기 있고, 그 뒤로는 모두 측정된 점수야. 기준점 위에는 다운로드가 10배씩 늘어날 때마다 300°씩 10단계가 있어. 기준점은 모든 모델에 같아서 아무것도 결정하지 않고, 위 점수가 모델을 구분해.
7,000°
누적 합계
2
다운로드 수를 더해.
총 22,208개의 다운로드 동등치, Civitai 다운로드에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.
+1,317°
8,317°
누적 합계
3
좋아요 수를 더해.
2,163개의 좋아요와 엄지척, 다운로드의 절반 무게로 계산해.
+500°
8,817°
누적 합계
4
채택률을 추가하세요.
지금 하루 약 1개의 다운로드가 있어, 두 번 측정한 차이로 계산하고 무게는 4분의 1이야.
+24°
8,841°
누적 합계
5
전체 모델에 보너스.
체크포인트는 가중치 자체를 담고 있어; 애드온은 같은 인기도면 체크포인트보다 점수가 높지 않아.
+150°
8,991°
누적 합계
6
연령을 제외하세요.
SDXL 가중치는 2023에 나왔어: 연간 150°, 최대 750°까지, 그때까지 점점 커져.
−497°
8,494°
누적 합계
=
히트 점수.
이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.
8,494°

용어집: 여기서 쓰는 말들

히트 점수: 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수: 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치: 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일: 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요: 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률: 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정: 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더: 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드: 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트: PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰: Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트): 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩: 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치: 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령: 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트: 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수: 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간): 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세: 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델: 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.

이 모델의 인기가 카탈로그 다른 모델들과 비교해 어떻게 움직였는지 보여줘: 각 기간마다 다운로드, 좋아요, 사용량이 얼마나 늘었는지, 같은 기간 보통 모델의 성장과 비교해서, 그때의 히트 점수와 함께. 보통 성장보다 위면 상승, 아래면 하락으로 봐. 과거는 오늘까지의 총합, 모델 첫 날, 두 번 측정된 다운로드 속도로 재구성돼; 기간 시작에 없던 모델은 n/a로 표시돼.

예시 작품

NSFW

Civitai에서 이 작품들을 만든 사람들이 공유한 프롬프트와 설정입니다. 작품을 선택하면 어떻게 만들어졌는지 볼 수 있습니다.