Models by computeiful
Data updated 2026-10-21
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Top models by heat
Heat trend (top model)
d3f0rm3d 인기 추세
히트 점수, 지난 12개월
인기 점수
7,733°
이번 주
▲
0.1%
7,734° 당시, 7,733° 현재
이번 달
▲
0.3%
7,739° 당시, 7,733° 현재
지난 1년
▲
6.2%
7,801° 당시, 7,733° 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.
+964°
Civitai 다운로드
Civitai에서 이 정확한 버전의 다운로드 수 1,628회. 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.
+378°
좋아요
출처 전반에서 331개의 좋아요와 엄지 척이 있어. 좋아요 한 개는 다운로드 절반의 가치가 있고, 같은 로그 스케일로 계산돼.
−609°
연령
−609°는 SD15 가중치가 2022에 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 7,733°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.
- 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 1,628개의 다운로드 동등치, Civitai 다운로드에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.+964°7,964°누적 합계
- 3좋아요 수를 더해.331개의 좋아요와 엄지척, 다운로드의 절반 무게로 계산해.+378°8,342°누적 합계
- 4연령을 제외하세요.SD15 가중치는 2022에 나왔어: 연간 150°, 최대 750°까지, 그때까지 점점 커져.−609°7,733°누적 합계
- =히트 점수.이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.7,733°
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.
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