Quintillus "Reality"
초보자에게 최적. 강력한 워크플로우, 낮은 학습 곡선.
영상, 이미지, 맞춤형 채팅 페르소나 등 다양하게 만들어 보세요.
어떤 브라우저나 휴대폰에서도 모델을 탐색하고 렌더링하며 수정하세요.
Vector를 서버에 추가하거나 Vector Discord에 참여하세요. 무엇이든 만들어 보세요!
이미지와 비디오 편집기: 한 페이지에서 렌더링, 편집, 업스케일 등 모두 가능합니다.
Civitai 사이트에서 생성; 이미지마다 Buzz 크레딧 사용.
내 컴퓨터 성능이 되면 로컬 프로그램을 설치해.
한 번에 최대 50개의 체크포인트/기본 모델에서 동일한 프롬프트를 생성하세요.
by nottheninja - This model used to be called Omnireal, now its Quintillus - Illustrated "Reality" the beginning aka Quntessence. Alrighty then. Now, here's some tips for squeezing the most amount of realism from this checkpoint (these are just my observations, feel free to experiment): Make sure that you use lower values for your CFG (3-5). CFG 3 and karras works incredibly well for realism. Use DPM++ 2M with the "Beta" or "Karras" scheduler, and do a highres pass at 1.5x at 0.33 denoise and half the original steps. Remove all instances of artist names and other "painted" styles from your…by nottheninja - This model used to be called Omnireal, now its Quintillus - Illustrated "Reality" the beginning aka Quntessence. Alrighty then. Now, here's some tips for squeezing the most amount of realism from this checkpoint (these are just my observations, feel free to experiment): Make sure that you use lower values for your CFG (3-5). CFG 3 and karras works incredibly well for realism. Use DPM++ 2M with the "Beta" or "Karras" scheduler, and do a highres pass at 1.5x at 0.33 denoise and half the original steps. Remove all instances of artist names and other "painted" styles from your prompts (unless they tend towards realism). For the positive prompts, include this in the first part (Kinda IMPORTANT): Optional - "cinematic lighting" real, photoreal, DSLR photo, real skin, For the negative prompts, maybe use this? cropped, lowres, worst quality, sketch, unfinished, greyscale, faded, low saturation, jpeg artifacts, watermark, text, anime, CGI, 2D
상세 내역 보기
- 1기준점부터 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
- 2다운로드 수를 더해.총 7,374개의 다운로드 동등치, Civitai 다운로드, 생성 사이트에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.+189° Civitai 다운로드+975° 생성 사이트+1,164°8,164°누적 합계
- 3좋아요 수를 더해.256개의 좋아요와 엄지척, 다운로드의 절반 무게로 계산해.+361°8,525°누적 합계
- 4채택률을 추가하세요.지금 하루 약 0개의 다운로드가 있어, 두 번 측정한 차이로 계산하고 무게는 4분의 1이야.+3°8,528°누적 합계
- 5전체 모델에 보너스.체크포인트는 가중치 자체를 담고 있어; 애드온은 같은 인기도면 체크포인트보다 점수가 높지 않아.+150°8,678°누적 합계
- 6연령을 제외하세요.SDXL 가중치는 2023에 나왔어: 연간 150°, 최대 750°까지, 그때까지 점점 커져.−497°8,181°누적 합계
- =히트 점수.이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.8,181°
- 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.
















