Iris3b
Найкраще для початківців. Потужні робочі процеси, низький поріг входження.
Створюйте відео, зображення, індивідуальні чат-персони та більше.
Переглядай моделі, рендерь і вдосконалюй з будь-якого браузера чи телефону.
Додайте Vector на свій сервер або приєднуйтесь до Vector Discord. Створюйте будь-що!
Редактор для зображень і відео: рендер, редагування, збільшення якості та інше на одній сторінці.
Встановлюй локальні програми, якщо твій комп'ютер достатньо потужний.
Генеруйте той самий запит одночасно на до 50 контрольних/базових моделях.
Iris-3B in one workflow: make pictures, read depth, or restore and enlarge. Iris paints directly in pixel space (no VAE), at full-quality weights. PICK A MODE with slot1: 0 (default) - Text to image: describe the picture in plain language (subject, materials, light, framing; about 295 tokens are read). No negative prompt on purpose - Iris is trained to work with an empty one. Uses the official 100-step reference sampler. Controls: steps, guidance (3 = reference), seed, width/height (about 1 megapixel, multiples of 16, e.g. 1024x1024, 1216x832), slot2 = sampling shift (4 = reference). 1 -…Iris-3B in one workflow: make pictures, read depth, or restore and enlarge. Iris paints directly in pixel space (no VAE), at full-quality weights. PICK A MODE with slot1: 0 (default) - Text to image: describe the picture in plain language (subject, materials, light, framing; about 295 tokens are read). No negative prompt on purpose - Iris is trained to work with an empty one. Uses the official 100-step reference sampler. Controls: steps, guidance (3 = reference), seed, width/height (about 1 megapixel, multiples of 16, e.g. 1024x1024, 1216x832), slot2 = sampling shift (4 = reference). 1 - Depth map: attach an image (image1) and set slot1 to 1. You get a grey-scale relative depth picture, dark = near, bright = far. slot3 = detail (megapixels the image is resized to, 0.6 default, up to 1.0). 2 - Upscale x4 / restore: attach an image (image1) and set slot1 to 2. Cleans up and enlarges 4x. Works best on small or soft images; the image is first resized to about 0.1 megapixel (slot4 sets this, up to 0.25), so the result is roughly 1300 pixels wide. Made of: Iris-3B by Speridlabs (Apache-2.0) with its depth model and upscaler LoRA, bf16, plus a Qwen3-VL 4B text encoder, running through the ComfyUI-Iris loader. The first run on a cold machine downloads about 21 GB and can take several minutes.
Глосарій: терміни, що тут використовуються
- Оцінка популярності
- Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
- Початкова оцінка
- 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
- Еквіваленти завантажень
- Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
- Логарифмічна шкала
- Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
- Лайки
- Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
- Швидкість прийняття
- Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
- Виміряно та оцінено
- Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
- Сідер
- Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
- AI Horde
- Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
- Сайти генерації
- Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
- Токени OpenRouter
- Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Повна модель (чекпойнт)
- Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
- LoRA та embedding
- Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
- Сімейство та ваги
- База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
- Вік
- Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
- Підсилення сімейства
- Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
- Оцінка заміщення
- Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
- Новинка! (період очікування)
- Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
- Тренд
- Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
- Типова модель
- Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.






