QGO PromptingReal

8317°

#realist #sci-fi #3d #benzi desenate #îmbrăcăminte #poze

NSFW

Model NSFW. Imaginile lui sunt ascunse cât timp NSFW este dezactivat; activează NSFW pentru a le vedea.

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

Civitai Web

Plătești pe utilizare

Generează pe site-ul Civitai; fiecare imagine se plătește cu credite Buzz.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Creat de

QEGo

pe Civitai

QGO Prompting Real V1 by QEGo is a full model checkpoint merge, a base art style for your realistic image creations. The creator's civitai notes state that it was designed for minimal prompting, but as this is a checkpoint merge and the example image prompts are very long, I would take it with a grain of salt... use strong negatives and a booster like fc-portrait for better results Example prompt /render /parser:new /sampler:dpm2m /size:768x832 /seed:1862676218 /guidance:6 (candid frontal closeup close up body portrait of a ((Russian woman:1.2)) model (with long Blonde Pixie Cut Haircut:1.2),…QGO Prompting Real V1 by QEGo is a full model checkpoint merge, a base art style for your realistic image creations. The creator's civitai notes state that it was designed for minimal prompting, but as this is a checkpoint merge and the example image prompts are very long, I would take it with a grain of salt... use strong negatives and a booster like fc-portrait for better results Example prompt /render /parser:new /sampler:dpm2m /size:768x832 /seed:1862676218 /guidance:6 (candid frontal closeup close up body portrait of a ((Russian woman:1.2)) model (with long Blonde Pixie Cut Haircut:1.2), (posing in Dazzling Ballroom with Shimmering Dance Floor and Twinkling Lights during Snow Level:1.1), (wearing Glamorous Hollywood Film Star Fashion with Satin Gowns and Fur Stoles:1.2), at dark night, moonlight, (naughty), (Saluting:1.1), Dappled light Hair light, (bright flash photography:1.2), Deep reds aesthetic, (focus on the eyes), (hard shadows, pitch black brackground, unlit, dark theme, dim lighting, deep contrast:1.1), (background in focus), (wearing Futuristic Post-Apocalyptic Survivor Attire with Tattered Leather Jackets and Goggles:1.2), analog film grain overexposed blurry polaroid) [[[ comic, illustration, painting, airbrushed, glossy, render, animation, 3d shaders, monochrome, sepia, deformed, text]]]

Notele creatorului

Hello world Let's get real It's been a while since the last update, and this iteration is quite different than the last. That's not to say it is necessarily groundbreaking compared to anything else on this website (it's a merge after all), but I've tried to focus on a couple of very specific things: - A high amount of realism without any use of LoRAs or embeddings. Having a good basis provides a lot of room to go crazy with those later. - Functional with a limited/small negative prompt. Similarly, a small negative prompt often makes for the most realistic outputs. It is always possible to write your novel, or add embeddings in there along the way. - Consistency in poses / hands / other features within these constraints. - Decent control over light and darkness through prompt alone There are great LoRAs out there for lighting / noise offset, but there is already some great functionality by default. - Responsiveness to the wildest lists of wildcards ChatGPT has to offer. I like to have random lists of locations, time periods, clothing/materials, concepts, all generated (and embellished) by your local GPT. Recommended VAE (not included): -High base resolutions are advised: such as 640x896 for a portrait format -If possible use hires.fix or a similar implementation: a denoise of 0.3~0.5 will do well in most situations various give good results. is the one used in all examples here, but there are other great options. -Don't feel obligated to use time consuming samplers such as the one in most examples. I was suffering from a short bout of SDE Karras addiction when generating the examples, but I have since come back to 2M Karras @ 15~20 steps, which is usually my baseline and more than fine on its own (even with hires.fix). *Note that some of the example prompts can generate nudity, prompt against this to prevent it. For actual examples of nudity you can check out the album uploaded separately. **The model in the metadata is QGO-3002a, which is the same as QGO-PromptingReal-v1

16,279 descărcări · 1,280 aprecieri pe Civitai

SHA256

1EABE50675224173CBDB2C96C745E55790BCA4620C06B406D6935DB0516FDA19

Tendința de popularitate a QGO PromptingReal

Scor de căldură, ultimele 12 luni

Scor de popularitate

8,317°

Săptămâna aceasta

▼

0.5%

8,319° atunci, 8,317° acum

Luna aceasta

▼

2.3%

8,328° atunci, 8,317° acum

Ultimul an

▼

27.2%

8,459° atunci, 8,317° acum

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,280°

Descărcări Civitai

16,279 descărcări ale acestei versiuni exacte pe Civitai. Descărcările sunt ingredientul cel mai important și sunt numărate pe o scară logaritmică: de zece ori mai multe descărcări adaugă același 300°, deci un model cu un milion de descărcări nu este de o mie de ori mai popular decât unul cu o mie. Cele șase surse de descărcări împart acest termen, proporțional cu numărul lor.

+466°

Apăsări de like

1,280 like-uri și aprecieri pe toate sursele. Un like valorează jumătate de descărcare, pe aceeași scară logaritmică.

+30°

Rata de adoptare

Aproximativ 2 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

+150°

Model complet

+150° pentru că este un model complet: un checkpoint, greutățile în sine. Un LoRA sau un embedding este un adaos la greutățile altcuiva și nu depășește un checkpoint cu aceeași popularitate.

−609°

Vârstă

−609° pentru că greutățile SD15 au fost lansate în 2022. Fiecare model moștenește vârsta greutăților pe care se bazează: 150° pe an, până la 750°, și continuă să crească până atunci. Fără asta, topul listei ar fi checkpoint-urile din 2022 și 2023 bazate pe descărcări acumulate în ani.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,317°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
16,279 echivalente de descărcări în total, de la Descărcări Civitai. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,280°
8,280°
total curent
3
Adaugă aprecierile.
1,280 aprecieri și like-uri, la jumătate din greutatea unei descărcări.
+466°
8,746°
total curent
4
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 2 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+30°
8,776°
total curent
5
Bonus pentru un model complet.
Un checkpoint poartă greutățile în sine; add-on-urile nu depășesc unul cu aceeași popularitate.
+150°
8,926°
total curent
6
Scoate vârsta.
Greutățile SD15 au fost lansate în 2022: 150° pe an, până la 750°, crescând până atunci.
−609°
8,317°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,317°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Exemple de randări

NSFW

Prompturi și setări partajate de cei care au făcut aceste randări pe Civitai. Alege o randare pentru a vedea cum a fost făcută.