Model
.ai
theo dõi các mô hình AI mở

Product Design (minimalism eddiemauro) LORA

7996°
Product Design (minimalism eddiemauro) LORA
Tạo bởi
eddiemauro
trên Civitai
Ghi chú của tác giả
Before to use - You have to know how works Stable Diffusion. I recommend using Automatic1111 like an interface to launch the model. - This is a model trained on SD 1.5 model, so you have to consider that it is not perfect. I have to make so much testing before to arrive to a stable generation. I will enhance the model when a better base model arrives (like SD XL new one). - This is a LORA model, so it is recommended to use like an extension of a Checkpoint. I recommend you to use realistic dataset models. - I recommend you to follow me on my instagram account, where I will explain about AI image generation: Intro PRODUCT DESIGN (minimalism-eddiemauro) LORA: Hi, I’m a product and car designer, and I’m so excited to test with AI, I think is a good tool for designing. This tool (Lora) is so useful for the design process (shapes-ideas generation), but more than that it helps so much to refine aesthetically. Also, you can turn sketch and 3D schemes into render style. I created a basic Lora and tested it with so many kinds of checkpoints, and the result was a different type of "minimalism". The style is with more contrast (taken from Deliberate and Dreamshaper), and preserves the minimalism style. It is the officially Lora General model centered from my checkpoint of minimalism. If you want to support my work and help me to upload more models (with better quality), you can do it by entering here and donating, I would greatly appreciate it: Installation - I use Automatic1111, the best UI for Stable Diffusion image generation, so I recommend you to install locally or use it online with some Colab or other hosting. You can find online instructions or videos to do that. If you are going to install locally, you can and I recommend you to have at least a 6-8 Gb of VRAM Graphic Card (nvidia) to have a stable interface and launch with “Microsoft Edge” because you will have problems on “Google Chrome”. Try also to install “medvram” or “lowvram” options besides “xformers” (search online how to). - This is a Lora model. You can how to install it. It is just to download a file and put it inside Lora file models. The Lora file extension is “.safetensor”, and mostly the size is lower than a Checkpoint (that could be more than a gigabit). - You have to install also a Checkpoint model to use with, select one focused on realism visualization or 3D/render aspect. - Please for image creation you have to follow all my recommendations, if you don't, it is impossible to generate a good image quality. Also, you have to consider that from today AI image generation is not so consistent and perfect, you have to invest time to get it and make plenty of tests. Recommendations for image generation - Checkpoint best models:  SD 1.5 based models. It is mandatory to use with a checkpoint called , , , or , so download first, install and load inside SD UI.  - Activation token/caption: Inside prompt space, the first word has to be: “emauromin”or “emauromin style” to activate the style. It is mandatory, if you don't do it, it will not work properly. - Another recommended prompting: Inside prompt you can use those words that will enhance the image generation: in the positive space, “futuristic, finely detailed, purism, ue 5, a computer rendering, minimalism, octane render, 4k”; in the negative space: “(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), cropped, text, jpeg artifacts, signature, watermark, username, sketch, cartoon, drawing, anime, duplicate, blurry, semi-realistic, out of frame, ugly, deformed”. You can also watch the image metadata of example images here and simulate the prompt. - Textual inversion/embedding or Lora tool recommended: I consider that “EasyNegative” is one best of textual inversion for negative prompt space, you should use it. and install it, putting the file inside “embeddings”. You can use it also “Detail Tweaker” to even reduce the details of the image, for that, you have to , install like a Lora and use it inside positive prompt with a value of “-0.5”. Use it when you realize the checkpoint used has so many details, but not when you see that minimalism is on it. This can change the shape of objects considerably. - Lora's weight: I'm trying to enhance the model, for now, this model works fine from 0.7 to 1, the most you increase the value, minimalism is higher. Sometimes the values 0.8-0.9, adapt better than 1. - VAE: This depends on what checkpoint are you using. Mostly it is recommended to use the “vae-ft-mse-840000-ema-pruned” Stable Diffusion standard. - Clip Skip: It was trained on 2, so use 2. - Steps and CFG: It is recommended to use Steps from “20-40” and CFG scale from “6-8”, the ideal is: steps 30, CFG 7. For next models, those values could change. - Sampler: I use mostly “EulerA”, “DPM++SDE Karras” or “DPM++2S a”. Euler tends to be simpler and more creative. Make experimentation with other samplers if you like. - Batch: In txt2img try to put a value of 4 to generate more than 1 image and watch the generations. If you have a good graphic card, you can use “Batch size”, this will create at same time 4 images, increasing generation time; but if your computer cannot handle this, change to “Batch count” that will create 4 images in a row (not a same time), but generation time will be more. - Image aspect: Try to use these dimensions: 512x512, 768x512, 512x768, but even you can experiment with different. Don't generate bigger images because the style could be lost, if you want to create a bigger image, use hires.fix in txt2img mode, img2img increase method or Ultimate SD Upscale script extension + ControlNet, or just upscaling with GAN models. - Create bigger images: There are 4 different methods to create large images in Stable Diffusion, you can check online how to. For first method “txt2img hires.fix”, I recommend you to use upscale model called “4x-UltraSharp”, just “.pth” file, and then installing it, putting inside “E
Từ kích hoạt
emauromin style
7,770 lượt tải · 828 lượt thích trên Civitai
SHA256
3002FF124811B48001176D6B4072FA14A2A6F5843B52F3650C4429843E389F1B
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Product Design (minimalism eddiemauro) LORA trên ModelTrends.ai: #60 Hottest Stable Diffusion 1.5 LoRA
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Xu hướng phổ biến của Product Design (minimalism eddiemauro) LORA
Điểm nhiệt, 12 tháng gần đây
Điểm nhiệt
7,996°
Tuần này
▬
0.0%
7,998° lúc đó, 7,996° bây giờ
Tháng này
▼
0.2%
8,003° lúc đó, 7,996° bây giờ
Năm qua
▼
1.9%
8,079° lúc đó, 7,996° bây giờ
Product Design (minimalism eddiemauro) LORA: Điểm nhiệt, 12 tháng gần đây7,000°7,449°7,899°8,348°8,798°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,996°ModelTrends.ai
7,000°
Điểm sàn
Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°. Mọi thứ dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn nào báo cáo, chúng mang một số thay thế ở đó để danh sách luôn đầy đủ. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được: một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải sẽ đứng ở điểm sàn, và các số đo sẽ cộng dồn trên đó. Điểm sàn không nói gì về mô hình; chỉ có các độ trên nó mới phân biệt được các mô hình với nhau.
+1,167°
Lượt tải Civitai
7,770 lượt tải phiên bản chính xác này trên Civitai. Lượt tải là yếu tố nặng nhất và được tính trên thang logarit: tăng gấp mười lượt tải cộng thêm 300°, nên mô hình có một triệu lượt tải không nóng gấp nghìn lần mô hình có một nghìn lượt tải. Sáu nguồn lượt tải chia sẻ chung một điều kiện này, phân bổ theo tỷ lệ lượt tải của họ.
+438°
Lượt thích
828 lượt thích và bấm ngón tay cái trên các nguồn. Một lượt thích được tính bằng nửa lượt tải, trên cùng thang logarit.
−609°
Tuổi
−609° vì trọng số SD15 được phát hành vào 2022. Mỗi mô hình thừa hưởng tuổi của trọng số nó dựa trên: 150° mỗi năm, tối đa 750°, và nó tiếp tục tăng cho đến đó. Nếu không có điều này, top danh sách sẽ là các checkpoint 2022 và 2023 dựa trên lượt tải tích tụ nhiều năm.
Hiển thị phân tích chi tiết
Mọi con số trên trang này đều có thể kiểm tra được. Điểm nhiệt của mô hình này là 7,996°, và đây là cách nó được xây dựng từng thành phần một, với tổng điểm chạy sau mỗi bước: điểm sàn, số độ mà mỗi nguồn đóng góp, điểm thưởng cho loại mô hình và điểm trừ theo tuổi của trọng số. Màu sắc tương ứng với các dải trên biểu đồ phía trên. Phần chú giải ở cuối định nghĩa mọi thuật ngữ.
  1. 1
    Bắt đầu từ điểm sàn.
    Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.
    7,000°
    tổng đang chạy
  2. 2
    Thêm lượt tải về.
    7,770 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Lượt tải Civitai. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.
    +1,167°
    8,167°
    tổng đang chạy
  3. 3
    Thêm lượt thích.
    828 lượt thích và giơ ngón tay cái, bằng một nửa trọng số của lượt tải.
    +438°
    8,605°
    tổng đang chạy
  4. 4
    Bỏ tuổi ra.
    Trọng số SD15 ra mắt vào 2022: 150° mỗi năm, tối đa 750°, tăng dần cho đến lúc đó.
    −609°
    7,996°
    tổng đang chạy
  5. =
    Điểm nhiệt.
    Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.
    7,996°
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
Điểm nhiệt
Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm
7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải
Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log
Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích
Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng
Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính
Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder
Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde
Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh
Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter
Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint)
Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding
Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số
Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi
Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình
Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế
Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng
Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình
Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Cách mà độ phổ biến của mô hình này thay đổi so với phần còn lại của danh mục: sự tăng trưởng về lượt tải xuống, lượt thích và sử dụng qua từng giai đoạn, so với sự tăng trưởng điển hình của mô hình trong cùng giai đoạn, cùng với điểm nhiệt của nó lúc đó. Cao hơn mức tăng trưởng điển hình là tăng, thấp hơn là giảm. Quá khứ được tái tạo từ tổng số hiện tại, ngày đầu tiên của mô hình và tốc độ tải xuống đo được khi có hai lần đọc; mô hình không tồn tại vào đầu giai đoạn sẽ hiển thị n/a.
Ảnh mẫu
Prompt và thiết lập do những người tạo ra các ảnh này trên Civitai chia sẻ. Chọn một ảnh để xem nó được tạo như thế nào.
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
30
Guidance
8
Seed
108753904
Kích thước
1024x1216
Clip skip
2
Prompt
emauromin style, futuristic helmet, finely detailed, purism, ue 5, a computer rendering, minimalism, octane render, 4k <lora:eddiemauroLora2:0.6>
Prompt phủ định
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, bad_prompt, bad_prompt2, ((monochrome)), ((grayscale)), cropped, text, jpeg artifacts, signature, watermark, username, EasyNegative,sketch, cartoon, drawing, anime, duplicate, blurry, semi-realistic, out of frame, worst quality, ugly, low quality, deformed, multiple objetcs
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
30
Guidance
9
Seed
2213332203
Kích thước
768x1152
Clip skip
2
Prompt
emauromin style, futuristic hair dryer, finely detailed, purism, ue 5, a computer rendering, minimalism, octane render, 4k <lora:eddiemauroLora2:0.8>
Prompt phủ định
EasyNegative, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), cropped, text, jpeg artifacts, signature, watermark, username, sketch, cartoon, drawing, anime, duplicate, blurry, semi-realistic, out of frame, ugly, deformed, weird colors
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
30
Guidance
8
Seed
3384491526
Kích thước
1624x1020
Clip skip
2
Prompt
emauromin style, futuristic vehicle, finely detailed, purism, ue 5, a computer rendering, minimalism, octane render, 4k <lora:eddiemauroLora2:0.8>
Prompt phủ định
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, bad_prompt, bad_prompt2, ((monochrome)), ((grayscale)), cropped, text, jpeg artifacts, signature, watermark, username, EasyNegative,sketch, cartoon, drawing, anime, duplicate, blurry, semi-realistic, out of frame, worst quality, ugly, low quality, deformed, multiple objetcs
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
Euler a
Số bước
30
Guidance
7
Seed
319860765
Kích thước
1024x1536
Clip skip
2
Prompt
emauromin style, modern vacuum, purple, finely detailed, purism, ue 5, a computer rendering, minimalism, octane render, 4k <lora:eddiemauroLora2:0.9>
Prompt phủ định
EasyNegative, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), cropped, text, jpeg artifacts, signature, watermark, username, sketch, cartoon, drawing, anime, duplicate, blurry, semi-realistic, out of frame, ugly, deformed, weird colors
Chạy cục bộ
eddiemauroLora2.safetensors
36 MB · SafeTensor
Tải xuống do Civitai cung cấp. Một số tác giả yêu cầu đăng nhập Civitai trước.