Model
.ai
стежимо за відкритими ШІ-моделями

DPO (Direct Preference Optimization) LoRA for XL and 1.5 OpenRail++

7780°
DPO (Direct Preference Optimization) LoRA for XL and 1.5   OpenRail++
Запустити модель
Пропозиції / Реклама
Easy Creator (Prism) Веб
Безліміт · фіксована ціна

Найкраще для початківців. Потужні робочі процеси, низький поріг входження.

PirateDiffusion Telegram
Безліміт · фіксована ціна

Створюйте відео, зображення, індивідуальні чат-персони та більше.

Pro studio (SpyGlass) Веб
Безліміт · фіксована ціна

Переглядай моделі, рендерь і вдосконалюй з будь-якого браузера чи телефону.

Discord bot (Vector)
Безліміт · фіксована ціна

Додайте Vector на свій сервер або приєднуйтесь до Vector Discord. Створюйте будь-що!

Unified Editor Веб
Безліміт · фіксована ціна

Редактор для зображень і відео: рендер, редагування, збільшення якості та інше на одній сторінці.

Civitai Веб
Оплата за використання

Генерація на сайті Civitai; кожне зображення оплачується кредитами Buzz.

Локальні додатки Локально
Потрібне налаштування

Встановлюй локальні програми, якщо твій комп'ютер достатньо потужний.

ModelDuel Веб
Оплата за використання

Генеруйте той самий запит одночасно на до 50 контрольних/базових моделях.

Автор
enfugue
на Civitai

__html__What is DPO?DPO is Direct Preference Optimization, the name given to the process whereby a diffusion model is finetuned based on human-chosen images. Meihua Dang et. al. have trained Stable Diffusion 1.5 and Stable Diffusion XL using this method and the Pick-a-Pic v2 Dataset, which can be found at https://huggingface.co/datasets/yuvalkirstain/pickapic_v2, and wrote a paper about it at https://huggingface.co/papers/2311.12908.What does it Do?The trained DPO models have been observed to produce higher quality images than their untuned counterparts, with a significant emphasis on the…__html__What is DPO?DPO is Direct Preference Optimization, the name given to the process whereby a diffusion model is finetuned based on human-chosen images. Meihua Dang et. al. have trained Stable Diffusion 1.5 and Stable Diffusion XL using this method and the Pick-a-Pic v2 Dataset, which can be found at https://huggingface.co/datasets/yuvalkirstain/pickapic_v2, and wrote a paper about it at https://huggingface.co/papers/2311.12908.What does it Do?The trained DPO models have been observed to produce higher quality images than their untuned counterparts, with a significant emphasis on the adherence of the model to your prompt. These LoRA can bring that prompt adherence to other fine-tuned Stable Diffusion models.Who Trained This?These LoRA are based on the works of Meihua Dang (https://huggingface.co/mhdang) athttps://huggingface.co/mhdang/dpo-sdxl-text2image-v1 and https://huggingface.co/mhdang/dpo-sd1.5-text2image-v1, licensed under OpenRail++.How were these LoRA Made?They were created using Kohya SS by extracting them from other OpenRail++ licensed checkpoints on CivitAI and HuggingFace.1.5: https://civitai.com/models/240850/sd15-direct-preference-optimization-dpo extracted from https://huggingface.co/fp16-guy/Stable-Diffusion-v1-5_fp16_cleaned/blob/main/sd_1.5.safetensors.XL: https://civitai.com/models/238319/sd-xl-dpo-finetune-direct-preference-optimization extracted from https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safe

Нотатки автора
What is DPO? DPO is Direct Preference Optimization, the name given to the process whereby a diffusion model is finetuned based on human-chosen images. Meihua Dang et. al. have trained Stable Diffusion 1.5 and Stable Diffusion XL using this method and the Pick-a-Pic v2 Dataset, which can be found at , and wrote a paper about it at . What does it Do? The trained DPO models have been observed to produce higher quality images than their untuned counterparts, with a significant emphasis on the adherence of the model to your prompt. These LoRA can bring that prompt adherence to other fine-tuned Stable Diffusion models. Who Trained This? These LoRA are based on the works of Meihua Dang () at and , licensed under OpenRail++. How were these LoRA Made? They were created using Kohya SS by extracting them from other OpenRail++ licensed checkpoints on CivitAI and HuggingFace. 1.5: extracted from . XL: extracted from These are also hosted on HuggingFace at
4,006 завантажень · 113 вподобань на Civitai
SHA256
D4EC63A436DBD20E5CAC4A3E9A1FD0C59FB2513018266252C4EE9EBEB5CE6762
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
DPO (Direct Preference Optimization) LoRA for XL and 1.5 OpenRail++ на ModelTrends.ai: Up 0.1% this week
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Тренд популярності DPO (Direct Preference Optimization) LoRA for XL and 1.5 OpenRail++
Показник популярності за останні 12 місяців
Оцінка популярності
7,780°
Цього тижня
▲
0.1%
7,782° тоді, 7,780° зараз
Цього місяця
▲
0.4%
7,787° тоді, 7,780° зараз
За минулий рік
▲
8.0%
7,846° тоді, 7,780° зараз
DPO (Direct Preference Optimization) LoRA for X…: Показник популярності за останні 12 місяців7,000°7,389°7,778°8,167°8,556°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,780°ModelTrends.ai
7,000°
Основний рівень
Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.
+1,080°
Завантаження з Civitai
4,006 завантажень цієї точної версії на Civitai. Завантаження — найважливіший інгредієнт і рахується за логарифмічною шкалою: десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тому модель з мільйоном завантажень не в тисячу разів популярніша за модель з тисячею. Шість джерел завантажень ділять цей один термін пропорційно своїм кількостям.
+309°
Лайки
113 лайків і схвалень по всіх джерелах. Лайк важить половину завантаження, за тією ж логарифмічною шкалою.
−609°
Вік
−609° тому що ваги SD15 вийшли у 2022. Кожна модель успадковує вік ваг, на яких вона побудована: 150° на рік, до 750°, і цей показник росте до того часу. Без цього на вершині списку були б чекпойнти 2022 і 2023 років завдяки завантаженням, які накопичувалися роками.
Показати детальний розподіл
Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 7,780°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.
  1. 1
    Почни з основного рівня.
    Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
    7,000°
    поточний підсумок
  2. 2
    Додай завантаження.
    Всього 4,006 еквівалентів завантажень з Завантаження з Civitai. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
    +1,080°
    8,080°
    поточний підсумок
  3. 3
    Додай лайки.
    113 лайків і вподобань, вагою вдвічі менше за завантаження.
    +309°
    8,389°
    поточний підсумок
  4. 4
    Зніми вік.
    Ваги SD15 вийшли у 2022: 150° на рік, до 750°, зростаючи до того часу.
    −609°
    7,780°
    поточний підсумок
  5. =
    Оцінка популярності.
    Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
    7,780°
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.
Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.
Приклади рендерів
Промпти й налаштування, якими поділилися автори цих рендерів на Civitai. Оберіть рендер, щоб побачити, як його було зроблено.
Налаштування
Семплер
LMS
Кроки
8
Guidance
1
Seed
987610379621410
Розмір
512x512
Промпт
cute slime girl, happy, wearing heavy armor, chainmail, green, slime, glowing, bones, looking at viewer, side view, detailed background <lora:Hyper-SD15-8steps-lora:0.75> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.5> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.5>
Налаштування
Семплер
LMS
Кроки
8
Guidance
1
Seed
345043061657583
Розмір
512x512
Промпт
Sonic the Hedgehog, bloody, blood, injured, staggering, grinning, determined, surrounded, detailed, hyperdetailed <lora:Hyper-SD15-8steps-lora:0.75> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>
Налаштування
Семплер
DPM++ 2M
Кроки
12
Guidance
7.5
Seed
556051207637958
Розмір
512x512
Промпт
feral sylveon, angry, barking, dangerous, angular, intimidating, moon, destruction, moonbeam, energy beam from the moon, glitter, realistic detailed fur <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:1.0> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:1.0>
Негативний промпт
embedding:deformityv6, embedding:boring_e621_fluffyrock_v4
Налаштування
Семплер
DPM++ 2M
Кроки
12
Guidance
7.5
Seed
556051207637958
Розмір
512x512
Промпт
ankha cat, detailed fur <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:1.0> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:1.0> <lora:more_details:2.0>
Негативний промпт
embedding:deformityv6, embedding:boring_e621_fluffyrock_v4
Налаштування
Семплер
DPM++ 2M
Кроки
12
Guidance
7
Seed
345043061657583
Розмір
512x512
Промпт
anthro, umbreon, female, drummer, drumming, (white tank top:1.2), grinning, energetic, motion, beating, dramatic lighting, cinematic, realistic detailed fur, photorealistic, viewed from below, (music notes:1.1) <lora:Hyper-SD15-12steps-CFG-lora:1.0> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>
Налаштування
Семплер
DPM++ 2M
Кроки
12
Guidance
7
Seed
345043061657584
Розмір
512x512
Промпт
(manga:1.3), monochrome, feral, pegasus, Rainbow Dash, standing, shouting, serious, hooves, low angle view, dutch angle, cinematic <lora:Hyper-SD15-12steps-CFG-lora:1.0> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>
Налаштування
Семплер
DPM++ 2M SDE
Кроки
8
Guidance
1
Seed
345043061657583
Розмір
512x512
Промпт
anthro, pegasus, Rainbow Dash, wings, hooves, sport clothes, sitting on cloud, mlp, light blue fur, detailed fur, sunny <lora:Hyper-SD15-8steps-lora:0.75> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>
Налаштування
Семплер
LMS
Кроки
8
Guidance
1
Seed
345043061657583
Розмір
512x512
Промпт
photorealistic, anthro furry Siamese cat, adult female, classy, formal, wearing red tuxedo, looking at gold watch, disappointed, annoyed, haughty, angular, realistic fur, detailed fur, posh hotel lobby background, detailed background <lora:Hyper-SD15-8steps-lora:0.75> <lora:sd_v15_dpo_lora_v1:0.75> <lora:spo-sd-v1-5_4k-p_10ep_lora_webui:0.25>
Запуск локально
sd_v15_dpo_lora_v1.safetensors
257 MB · SafeTensor
Завантаження надає Civitai. Деякі автори вимагають спочатку увійти на Civitai.