FaserCore Illustrious_V1_DMD2

7597°

#ponytype #realistik #anime #pakaian #pose #latar belakang

NSFW

Model NSFW. Gambarnya disembunyikan semasa NSFW dimatikan; hidupkan NSFW untuk melihatnya.

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

Easy Creator (Prism) Web

Tanpa had · yuran tetap

Terbaik untuk pemula. Aliran kerja yang kuat, lengkung pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Tanpa had · yuran tetap

Cipta video, imej, persona sembang tersuai, dan banyak lagi.

Pro studio (SpyGlass) Web

Tanpa had · yuran tetap

Layari model, render dan perbaiki dari mana-mana pelayar atau telefon.

Discord bot (Vector)

Tanpa had · yuran tetap

Tambah Vector ke pelayan anda atau sertai Discord Vector. Cipta apa sahaja!

Unified Editor Web

Tanpa had · yuran tetap

Editor untuk imej dan video: render, sunting, tingkatkan dan banyak lagi dalam satu halaman.

Civitai Web

Bayar ikut guna

Jana di laman Civitai sendiri; setiap imej dibayar dengan kredit Buzz.

Aplikasi tempatan

Perlu tetapan

Pasang program tempatan kalau komputer kau cukup kuat.

ModelDuel Web

Bayar ikut guna

Jana arahan yang sama pada sehingga 50 model checkpoint/asas sekaligus.

Sewa GPU di awan

Graydient Cloud GPU

Tanpa had · yuran tetap

Bayaran tetap, penggunaan tanpa had. Model ini dipasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Caj mengikut minit

Sewa GPU mengikut minit dan pasang model sendiri.

Dicipta oleh

Faser_Media

di Civitai

by FaserMedia - FaserCore is like a digital artist that can do a bit of everything. Whether you're looking to create stunning landscapes, detailed portraits, or imaginative designs, this model is here to help. Use guidance 5 at 20 steps with clipskip 2 and dpm2m sampler. Also Recommeded: Stable Yogi positive/negative models work well with his model. Example positive prompt: score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, 1girl, cute face, 21 years old, perfecteyes, detailed eyes, glittering, lilandavastyle, toned body, toned abs, blue eyes, platinum blond hair, long hair, blunt bangs, micro…by FaserMedia - FaserCore is like a digital artist that can do a bit of everything. Whether you're looking to create stunning landscapes, detailed portraits, or imaginative designs, this model is here to help. Use guidance 5 at 20 steps with clipskip 2 and dpm2m sampler. Also Recommeded: Stable Yogi positive/negative models work well with his model. Example positive prompt: score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, 1girl, cute face, 21 years old, perfecteyes, detailed eyes, glittering, lilandavastyle, toned body, toned abs, blue eyes, platinum blond hair, long hair, blunt bangs, micro shorts, pink tube top, crop top, bracelets, beautiful fit girl, small breasts, choker, petite, squatting down, platform heels, sexy pose ((random Instagram pose)) ally way, dark alley, nighttime, brick wall, graffiti, metal door, displaying body, sultry gaze, from behind, ass cleft, toned ass, looking over shoulder

Nota pencipta

FaserCore is like a digital artist that can do a bit of everything. Whether you're looking to create stunning landscapes, detailed portraits, or imaginative designs, this model is here to help. It’s versatile and easy to work with, making it perfect for any kind of image you want to create. Think of it as your go-to tool for bringing ideas to life, no matter what they are. And as we release newer versions, FaserCore will keep getting better and smarter, handling even more complex tasks with ease. Important Usage Tips for SDXL Models - Add at the beginning of your prompt section. - Add at the beginning of your negative prompt section. Workflow for Comfy UI DMD2 Workflow = Pro Version of DMD2 Workflow By Stable Yogi= I couldn’t have brought this model to life without the invaluable guidance and mentorship of . He’s been the ultimate master in this craft, sharing insights and techniques that have taken this model to the next level. If you’re looking to create incredible custom models of your own, Stable_yogi is truly the go-to person. If you have any suggestions or feedback you can always connect with me on civitai chat.

321 muat turun · 17 suka di Civitai

SHA256

37EB873CE1C87DD066BE5A15F8696F95E6BA7CE11DC7F0C8C8F032CEF73451E0

Trend populariti FaserCore Illustrious_V1_DMD2

Skor panas, 12 bulan terakhir

Skor haba

7,597°

Minggu ini

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

Bulan ini

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

Tahun lalu

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

7,000°

Lantai

Skala berjalan dari 0° hingga 9,999°. Apa sahaja di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian di situ supaya senarai tetap lengkap. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula: model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di lantai, dan ukuran mengisi darjah di atasnya. Lantai tidak memberitahu apa-apa tentang model; hanya darjah di atasnya yang buat beza antara satu model dengan model lain.

+754°

Muat turun Civitai

321 muat turun versi tepat ini di Civitai. Muat turun adalah bahan paling berat dan dikira pada skala logaritma: sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi model dengan sejuta muat turun tidak sepuluh ribu kali lebih panas daripada yang seribu. Enam sumber muat turun berkongsi satu terma itu, dibahagi mengikut jumlah mereka.

+188°

Suka

17 suka dan jempol naik di semua sumber. Suka seberat setengah muat turun, pada skala log yang sama.

+2°

Kadar penerimaan

Kira-kira 0 muat turun sehari, diukur antara dua bacaan sumber, tidak pernah dianggarkan dari purata sepanjang hayat. Kelajuan seberat suku istilah muat turun, jadi lonjakan baru kelihatan tanpa membiarkan lonjakan satu hari mengatasi penggunaan bertahun-tahun.

+150°

Model penuh

+150° sebab ini model penuh: checkpoint, berat itu sendiri. LoRA atau embedding adalah tambahan pada berat orang lain dan tidak mengatasi checkpoint dengan populariti sama.

−497°

Umur

−497° sebab berat SDXL keluar pada 2023. Setiap model mewarisi umur berat yang dibina padanya: 150° setahun, sehingga 750°, dan ia terus bertambah sehingga itu. Tanpanya, senarai teratas akan jadi checkpoint 2022 dan 2023 berdasarkan muat turun yang ada bertahun untuk terkumpul.

Tunjukkan pecahan terperinci

Setiap nombor di laman ini boleh diperiksa. Skor panas model ini adalah 7,597°, dan ia dibina satu bahan pada satu masa, dengan jumlah terkini selepas setiap langkah: lantai, darjah yang ditambah oleh setiap sumber, bonus untuk jenis model dan apa yang umur beratnya tolak. Warna-warna itu adalah jalur carta di atas. Glosari di akhir menerangkan setiap istilah.

1
Mula di lantai.
Kenapa 7,000° dan bukan sifar: skala dari 0° hingga 9,999°, dan bahagian di bawah 7,000° dikhaskan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian supaya senarai tetap lengkap dan tidak pernah mengatasi model dengan data. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula. Model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di sini; semua yang berikut adalah ukuran, dan ruang di atas lantai ada sepuluh langkah muat turun sepuluh kali ganda pada 300° setiap satu. Lantai sama untuk setiap model, jadi ia tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya yang buat beza.
7,000°
jumlah berjalan
2
Tambah muat turun.
321 muat turun setara semuanya, dari Muat turun Civitai. Sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi saiz penting tapi tidak pernah mengatasi skor.
+754°
7,754°
jumlah berjalan
3
Tambah suka.
17 suka dan jempol, dengan berat separuh muat turun.
+188°
7,942°
jumlah berjalan
4
Tambah kadar penerimaan.
Sekitar 0 muat turun sehari sekarang, diukur antara dua bacaan, dengan berat suku.
+2°
7,944°
jumlah berjalan
5
Bonus untuk model penuh.
Checkpoint membawa berat itu sendiri; tambahan tidak melebihi yang sama popular.
+150°
8,094°
jumlah berjalan
6
Tanggalkan umur.
Berat SDXL keluar pada 2023: 150° setahun, sehingga 750°, bertambah sehingga itu.
−497°
7,597°
jumlah berjalan
=
Skor heat.
Di mana model ini berdiri dalam setiap senarai laman ini. Tiada yang lain mengubahnya.
7,597°

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Bagaimana populariti model ini bergerak berbanding katalog lain: pertumbuhannya dalam muat turun, suka dan penggunaan setiap tempoh, diukur berbanding pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama, dengan skor panasnya pada masa itu. Di atas pertumbuhan biasa dibaca sebagai kenaikan, di bawahnya sebagai penurunan. Masa lalu dibina semula dari jumlah hari ini, hari pertama model dan kelajuan muat turun yang diukur jika ada dua bacaan; model yang tidak wujud pada permulaan tempoh menunjukkan n/a.

Contoh render

NSFW

Prompt dan tetapan yang dikongsi oleh orang yang membuat render ini di Civitai. Pilih render untuk melihat cara ia dibuat.