Model
.ai
vi följer öppna AI-modeller

Fantasy Card Diffusion

7758°
Fantasy Card Diffusion
Skaparens anteckningar
Originally posted to A comprehensive Stable Diffusion model for generating fantasy trading card style art, trained on all currently available Magic: the Gathering card art (~35k unique pieces of art) to 140,000 steps, using Stable Diffusion v1.5 as a base model. Has a strong understanding of MTG Artists, planes, sets, colors, card types, creature types and much more.For a guide on using the model, scroll down belowFeatures - Incorporate the styles of artists you know and love from Magic: the Gathering - Produce art that looks like it is from a given MtG plane, set or year - Create fantasy creatures in the style as they exist in Magic the Gathering - Draw fantasy creature types that are unique to MtG (like Eldrazi) - Use well known MTG characters (such as the planeswalkers) - Draw real-world or non-MtG characters, in the style of MTG art - Mix and match all of the above Using the Model The model was trained on MtG card information, not art descriptions. This has the effect of preserving most non-MtG learning intact, allowing you to mix MtG card terms with an art description for great customization. Each card was trained with card information pulled from Scryfall in the following format: MTG card art, [Card Name], by [Artist], [year], [colors (words)], [colors (letters)], [card type], [rarity], [set name], [set code], [plane], [set type], [watermark], [mana cost], [security stamp], [power/toughness], [keywords], [promo type], [story spotlight] A few examples of actual card data in this format: MTG card art, Ayula, Queen Among Bears, by Jesper Ejsing, 2019, Green, G, Legendary Creature - Bear, rare, Modern Horizons, mh1, draft_innovation, 1G, None, 2/2, Fight, MTG card art, Force of Will, by Terese Nielsen, 1996, Blue, U, Instant, uncommon, Alliances, all, Dominaria, Terisiare, Ice Age, expansion, 3UU, To briefly explain some of the entries: Every card art is tagged at the start with "MTG card art". Usually you want to use this. It does generalize the image a bit, however. Experiment with using it and not using it. Sometimes, if you are having trouble making something look distinctly "Tarkir" or something, taking off this tag can help de-generalize the art. In a similar fashion, the more general the tag is (ie, rarity, the word "legendary", etc.), the more of a generalizing effect it has on the image. Play around and find out. Artist: Every artist name is preceded in the training data with the word "by", as in "by Mark Tedin". The model has a really good understanding of the styles of MtG artists - that's actually how this project started. My exposure to art, frankly, is mostly through Magic: the Gathering, and back in August, was finding that the base Stable Diffusion model just did not have a great understanding of a lot of the artists I was trying to draw from, with some exceptions (Greg Rutkowski, of course, and Rebbecca Guay are well represented in the base Stable Diffusion model.) Even if not trying to create MtG-style art, this model should be great for using the art styles of MtG artists. It also works really well to mix artist styles. See the "Innistrad Moon Goddess" example below, where I used six different artist styles with varying weights to create the look I was going for. Set type: this is usually "expansion". Other possibilities are "core", "funny", and some other. You can check the Scryfall API documents for more information. Security stamp: I translated some of these for ease of use. The main two of note are "acorn" and "universes beyond". There are a few other rare stamps, like one for the My Little Pony cards. Story Spotlight: cards that are a story spotlight are tagged as such. This wasn't really worth including, and I'll probably take it out of a future version of the model. Pretty much every tag from normal Stable Diffusion still works as expected (ie, extremely detailed, intricate details). I've found adding "beautiful composition" tends to make things look nice, but I'm sure everyone has their own set of personal tags they like to use - they should work with this model. I like to write my prompts like an art description - you can see in the examples I made up below. Example Images and Prompts This model is trained on so many things, I'm just scratching the surface of figuring out what it can do. I thought it would be helpful to show a gallery of the sort of things I've been able to create with it. Full generation parameters, seeds, etc, should be in the images. All these examples were made with Automatic1111's UI, fantasycarddiffusion-140000.ckpt, and the "DPM++2S a Karras" sampler. CFG varies - I find around 11 works as a good baseline. Most of these were done with around 40-50 steps - probably overkill. Ascended Eldrazi (an Eldrazi that has somehow made his way to Theros, chilled out, and attained godhood) MTG card art, ascended eldrazi, (by eric deschamps:1.1), (legendary enchantment creature - god:1.2) (eldrazi:1.2), colorless, theros, ths, jou, bng, thb, mythic, indestructible, annihilator, trample, a wise eldrazi titan emerging from the horizon, ascended to godhood, now looking serene, calm, divine, powerful, beautiful composition, emrakul, kozilek, ulamog, (sense of scale:1.2), sense of wonder, overwhelming, extremely detailed, intricate details Negative prompt: weak, angry, scary, underwhelming, powerless Speedy Sliver (a Mardu sliver that gives dash, on Tarkir) MTG card art, speedy sliver, by John avon, Creature - (sliver:1.3), white, black, red, wbr, (Mardu:1.1), Khans of tarkir, ktk, dash, a fast sliver is speeding through the Mardu (steppe:1.1) landscape, beautiful composition Negative prompt: human, humanoid, m14 Taylor Swift, Wandering Bard (self explanatory, Taylor Swift, as a bard, on Eldraine. Future Secret Lair?) mtg card art, (Taylor Swift:1.2), wandering bard, legendary creature - human (bard:1.2), white, red, green, wrg, throne of eldraine, eld, by chris rahn, by volkan baga, by zoltan boros, armored bard tayl
Triggerord
MTG card art
972 nedladdningar · 124 gillningar på Civitai
SHA256
55E74E95128F50033D0C1306FE8768CF319FC8D3436398B86B7E852AB58FCAC6
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Fantasy Card Diffusion på ModelTrends.ai: #67 Hottest Stable Diffusion 1.5 base model
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Popularitetstrend för Fantasy Card Diffusion
Värmenpoäng, senaste 12 månaderna
Värmescore
7,758°
Den här veckan
n/a
Inte släppt/spårad än
Den här månaden
n/a
Inte släppt/spårad än
Senaste året
n/a
Inte släppt/spårad än
Fantasy Card Diffusion: Värmenpoäng, senaste 12 månaderna7,000°7,383°7,766°8,148°8,531°Oct 2025Jan 2026Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,758°ModelTrends.ai
7,000°
Golvet
Skalan går från 0° till 9 999°. Allt under 7,000° är reserverat för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta. 7,000° är där mätta data börjar: en modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger på golvet, och mätningarna fyller graderna ovanför. Golvet säger inget om modellen; det gör bara graderna ovanför, och det är de som skiljer en modell från en annan.
+899°
Civitai-nedladdningar
972 nedladdningar av denna exakta version på Civitai. Nedladdningar är den tyngsta ingrediensen och räknas på en logaritmisk skala: tio gånger nedladdningarna lägger till samma 300°, så en modell med en miljon nedladdningar är inte tusen gånger hetare än en med tusen. De sex nedladdningskällorna delar på den termen, fördelat efter deras antal.
+315°
Gilla-markeringar
124 gilla-markeringar och tummar upp över källorna. En gilla-markering väger som en halv nedladdning, på samma logaritmiska skala.
+3°
Adoptionshastighet
Ungefär 0 nedladdningar per dag, mätt mellan två avläsningar av källorna, aldrig uppskattat från ett livstidsgenomsnitt. Hastigheten väger en fjärdedel av nedladdningstermen, så en ny våg syns utan att en dags toppar slår ut år av användning.
+150°
Full modell
+150° eftersom det här är en full modell: en checkpoint, själva vikterna. En LoRA eller embedding är ett tillägg till någon annans vikter och rankas inte högre än en checkpoint med lika popularitet.
−609°
Ålder
−609° eftersom SD15-vikterna släpptes 2022. Varje modell ärver vikternas ålder som den bygger på: 150° per år, upp till 750°, och den fortsätter växa tills dess. Utan det skulle toppen av listan vara checkpoints från 2022 och 2023 baserat på nedladdningar som hunnit samlas under år.
Visa detaljerad uppdelning
Varje siffra på den här sidan kan kontrolleras. Den här modellens heat-poäng är 7,758°, och här byggs den upp en ingrediens i taget, med löpande total efter varje: golvet, graderna varje källa lägger till, bonusen för modelltypen och vad vikternas ålder drar bort. Färgerna är banden i diagrammet ovan. Ordlistan i slutet förklarar varje term.
  1. 1
    Börja vid golvet.
    Varför 7,000° och inte noll: skalan går från 0° till 9 999°, och delen under 7,000° är reserverad för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta och aldrig rankas högre än en modell med data. 7,000° är där mätta data börjar. En modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger här; allt som följer är mätning, och utrymmet ovanför golvet rymmer tio tiofaldiga steg i nedladdningar på 300° vardera. Golvet är detsamma för varje modell, så det avgör inget; det gör graderna ovanför.
    7,000°
    löpande total
  2. 2
    Lägg till nedladdningarna.
    972 nedladdnings-ekvivalenter totalt, från Civitai-nedladdningar. Tio gånger nedladdningarna ger samma 300°, så storlek spelar roll men tar aldrig över poängen.
    +899°
    7,899°
    löpande total
  3. 3
    Lägg till gillanden.
    124 gillanden och tummar upp, värda hälften av en nedladdning.
    +315°
    8,214°
    löpande total
  4. 4
    Lägg till adoptionshastigheten.
    Ungefär 0 nedladdningar per dag just nu, mätt mellan två mätningar, med en fjärdedels vikt.
    +3°
    8,217°
    löpande total
  5. 5
    Bonus för en fullständig modell.
    En checkpoint innehåller själva vikterna; tillägg rankas inte högre än en med lika stor popularitet.
    +150°
    8,367°
    löpande total
  6. 6
    Ta bort åldern.
    SD15-vikterna släpptes 2022: 150° per år, upp till 750°, växande fram till dess.
    −609°
    7,758°
    löpande total
  7. =
    Heat-poängen.
    Var den här modellen står på varje lista på den här sidan. Ingenting annat ändrar den.
    7,758°
Ordlista: termerna som används här
Heat-poäng
Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet
De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter
Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala
Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden
Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet
Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad
Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder
Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde
Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter
Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token
En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint)
Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding
Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter
Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder
Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost
En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng
Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod)
En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend
Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell
Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.
Hur den här modellens popularitet har rört sig jämfört med resten av katalogen: dess tillväxt i nedladdningar, gillningar och användning under varje period, mätt mot en typisk modells tillväxt under samma period, med dess heat-poäng vid den tiden. Över den typiska tillväxten ses som en uppgång, under som en nedgång. Det förflutna rekonstrueras från dagens totalsummor, modellens första dag och dess uppmätta nedladdningshastighet där två mätningar finns; en modell som inte fanns i början av en period visar n/a.
Exempelrenderingar
Prompter och inställningar delade av personerna som gjorde dessa renderingar på Civitai. Välj en rendering för att se hur den gjordes.
Ingen prompt delades för den här renderingen.
Render by volrath50 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Rapportera
Inställningar
Sampler
DPM++ 2S a Karras
Steg
35
Guidance
14
Seed
3410912099
Storlek
512x512
Prompt
mtg card art, (emrakul:1.2), (compleated:1.1) doom, (by seb mckinnon:1.1), legendary creature - (phyrexian:1.1) (eldrazi:1.2) (horror:1.1), black, (strixhaven, arcivos:1.2), annihilator, (infect:1.2), 15/15, a (phyrexianized:1.1), compleated Emrakul, attacking (strixhaven school, university campus:1.2), stx, beautiful composition, detailed painting, (sense of scale:1.2), horror, dark, terrifying, eldritch horror, new phyrexia, nph, rise of the eldrazi, roe, extremely detailed, intricate details, masterpiece, best quality, emrakul, the aeons torn, emrakul, the promised end
Negativ prompt
zendikar, water, ocean, funny, happy, optimistic, bright, tentacles, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, octopus, spikes, urchin, tentacles, arms, hands, legs
Render by volrath50 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Rapportera
Inställningar
Sampler
DPM++ 2S a Karras
Steg
50
Guidance
11
Seed
2172298641
Storlek
512x512
Prompt
MTG card art, ascended eldrazi, (by eric deschamps:1.1), (legendary enchantment creature - god:1.2) (eldrazi:1.2), colorless, theros, ths, jou, bng, thb, mythic, indestructible, annihilator, trample, a wise eldrazi titan emerging from the horizon, ascended to godhood, now looking serene, calm, divine, powerful, beautiful composition, emrakul, kozilek, ulamog, (sense of scale:1.2), sense of wonder, overwhelming, extremely detailed, intricate details
Negativ prompt
weak, angry, scary, underwhelming, powerless
Render by volrath50 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Rapportera
Inställningar
Sampler
DPM++ 2S a Karras
Steg
50
Guidance
11.5
Seed
2916557879
Storlek
512x512
Prompt
mtg card art, (toronto:1.2), (basic land - island:1.1), new phyrexia, nph, by adam paquette, (toronto skyline:1.2), (phyrexian:1.1), dark, horror, cn tower, rogers centre, extremely detailed, intricate details, masterpiece, best quality
Render by NanashiAnon on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Rapportera
Inställningar
Sampler
DPM++ 2M Karras
Steg
25
Guidance
7
Seed
2
Storlek
512x768
Clip skip
2
Prompt
no humans, AlienCorridor, darkness, Angkor ruins,
Negativ prompt
sunlight, lamp, light fixture, sunlight
Render by volrath50 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Rapportera
Inställningar
Sampler
DPM++ 2S a Karras
Steg
30
Guidance
10
Seed
83061463
Storlek
512x512
Prompt
mtg card art, neltharion, (deathwing:1.2), (by edward beard, jr:1.1), 1994, legendary creature - (elder dragon:1.1), black, red, br, legends, leg, flying, trample, (world of warcraft cataclysm:1.2), large Firey flaming black dragon perched on stormwind castle rampart, roaring, breathing fire, flames, destruction, beautiful composition, extremely detailed, intricate details, masterpiece, best quality, terrifying, epic, cinematic
Negativ prompt
lowres, text, error, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, watermark, blurry, human, humanoid, deformed, mutant, (ugly:1.3)
Ingen prompt delades för den här renderingen.
Ingen prompt delades för den här renderingen.
Kör lokalt
fantasyCardDiffusion_140k.ckpt
3.82 GB · PickleTensor · fp16 · full
Nedladdningar sköts av Civitai. Vissa skapare kräver att du först loggar in på Civitai.