Den daniela rosch ti

724°

#服裝

執行此模型

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最適合初學者。強大的工作流程，學習曲線低。

PirateDiffusion Telegram

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從任何瀏覽器或手機瀏覽模型、渲染並精修。

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在 Civitai 官網產生，每張圖片用 Buzz 點數支付。

如果你的電腦硬體夠強，可以安裝本地程式。

一次在最多 50 個檢查點/基礎模型上產生相同的提示。

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__html__so this is heavy on the nudes. very few of the dataset were clothed. in fairness I struggled to find many sets that were.RECOMMEND clothing adjuster lora to force clothing.PLEASE PLEASE PLEASE share the work. Its all I ever ask.

這個分數是怎麼累積的

這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據，所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字，讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據，細項就會顯示在這裡。

詞彙表：這裡使用的術語

熱度分數: 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
底線: 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
下載等值: 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
對數刻度: 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
喜歡數: 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
採用率: 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
實測與估算: 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
種子節點: 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
AI Horde: 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
生成網站: 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
OpenRouter 代幣: 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（檢查點）: 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
LoRA和嵌入: 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
家族與權重: 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
年齡: 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
家族加成: 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
替代分數: 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
全新！(寬限期): 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
趨勢: 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。

如何安裝

什麼是 ComfyUI？新手指南：節點、工作流程與第一個圖表

相似模型

用於圖片、影片與文字生成的 AI 模型

Den daniela rosch ti 是 Stable Diffusion 1.5 系列的嵌入,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Stable Diffusion 1.5 模型比較、查看熱度分數了解趨勢,並在 PirateDiffusion 或 BitVector 上試用。

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