Model
.ai
theo dõi các mô hình AI mở

Fresh Photo XL (realism eddiemauro mix)

7556°
Fresh Photo XL (realism eddiemauro mix)
Tạo bởi
eddiemauro
trên Civitai
by EddieMauro is a realism focused non-pony SDXL model. Example Prompting: Positive prompt: RAW photo of Laura Ojeda in casual clothes, little smile, Photorealistic, dramatic lighting Negative prompt: low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render, (asian:0.1) Steps: from 30-40 Guidance scale: 5-6
Ghi chú của tác giả
Before to use - You have to know how works Stable Diffusion. I recommend using ComfyUI or Automatic1111 like an interface to launch the model. Civitai doesn’t read the ComfyUI metadata, so you are welcome to experiment with it, and also consider that ComfyUI system is different from Automatic1111 (CFG, Steps, and configuration). Today I’m not using anymore Automatic1111, so these examples here are ComfyUI based. I tried to make a simple translation of the metadata. - This is a block-merge model based on XL models. I had to make so much testing before to arrive to a desirable generation. You have to consider that SD1.5 system is way different from SDXL, you can use both versions, but consider that. - This is a Checkpoint dataset, not a Lora. - It is a merge, so consider that it could sometimes generate NSFW images. Add in the negative prompt "(nudes:0.1)" or just "nudes", when is required. - I recommend you to follow me on my Instagram account, where I will explain about AI image generation: Intro FRESH PHOTO (digital and 3d-eddiemauro mix) CHECKPOINT: 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. It is a merged model that I created to facilitate my creations, and it has a SD1.5 version as well. v1: it performs well in different types of photography. My idea is to create a "general model" to use it for realistic image creation. Also is sometimes creative, including some prompts, but for more creative models, use Fresh Magic or Fresh Draw (but you will lose reality). v1 Lightning: Same than v1, but I consider that is better the normal model in quality. This model is faster in generation. This will work just with some samplers, like: DPM++SDE with scheduler: SIMPLE, HEUN +scheduler: SIMPLE. Steps from 4 to 6, and CFG from 1 to 2. 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 ComfyUI, 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.  - You have to install the Checkpoint model to use. Put the file inside “Checkpoints” folder. - Please for image creation you have to follow some small recommendations, but please don't hesitate to experiment, XL system is more precise and interesting.  Recommendations for image generation - Activation token/caption: Inside prompt you can whatever you want, but you can start with "RAW photo of", “photo of” or "Analog photo of" (for a more retro style). If you want a more realistic representation, just put in the positive “realistic”, “photorealistic”, and to put more contrast, words like “dramatic lighting” or “cinematic”. - I recommend using “Wildcards” for prompt experimentation. Install any Node for ComfyUI, that works with Wildcards. This will put more creativity to your creations. - Textual inversion/embedding or Lora tool recommended: You can use whatever Lora or Embedding for XL system, for positive or negative. For negative prompt, I use: “low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render”. If you want to put less realism, just put the opposite word inside the negative prompt. Sometimes is recommended to add in the negative prompt “asian”, to reduce asian face aspect, because of the results of the model merge, but is up to you to experiment. Put "nudes", or "(nudes:0.1) in the negative prompt, if you find that you are getting NSFW images. - VAE: This model is baked with VAE, and mostly the majority of the models are. But in case you wish to use the VAE, it works with the normal XL VAE. - Clip Skip: Use 1 mostly, and you will get more realism. You can use 2, for less realism, more contrast, colors and other effects, but is up to you to experiment. - Steps and CFG: It is recommended to use Steps from “30-40” and CFG scale from “5-6”.   - Sampler: I use mostly “DPM++SDE - Karras”, but there are some interesting results with: “DPM++2S A - Normal” (simplier) and “DPM++SDE GPU - Karras”. For Lightning, is mandatory to use: DPM++SDE with scheduler: SIMPLE, HEUN +scheduler: SIMPLE. Steps from 4 to 6, and CFG from 1 to 2; also works DPM++SDE GPU +scheduler: SIMPLE or DPM++2M SDE +scheduler: SIMPLE. - 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: 1024x1024, or image size or aspects, related to 768 or 1024 on one or both sides. For example, I use the proportion of 768x1152. Then, for upscaling a rate of 1,5. - Create bigger images: There are 4 different methods to create large images in Stable Diffusion, you can check online how to. For the first method “txt2img hires.fix”, I recommend you to use upscale model called “8x-NMKD-Superscale_150000_G”,just “.pth” file, and then installing it, putting inside “ESRGAN” file. In hires.fix option put any “upscale by” value, and then with a “denoise strength” of “0.4-0.7”. For the second method, you have to select first the image generated in txt2img and then putting in img2img mode, increasing dimension at least “1,5 times” with a “denoise strength” from “0.4-0.7”. For the third method, you can use “tiled generation”, the same configuration of img2img, but activating “tile” mode of “ControlNet” extension or the script of “Ultimate SD Upscale”, but for that. For the last method, you have to pass the generated image in txt2img to “extras” and then select a GAN model and scale it, you can also use the “8x-NMKD-Superscale_150000_G” model. - Get more control of your cr
Từ kích hoạt
Photo of
RAW Photo of
Analog photo of
255 lượt tải · 15 lượt thích trên Civitai
SHA256
B5F90D39ACB9730BDABEC54439E0141C65F153D4B739290ABDA8FDEBEE6E5433
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Fresh Photo XL (realism eddiemauro mix) trên ModelTrends.ai: Heat 7,556°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Xu hướng phổ biến của Fresh Photo XL (realism eddiemauro mix)
Điểm nhiệt, 12 tháng gần đây
Điểm nhiệt
7,556°
Tuần này
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
Tháng này
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
Năm qua
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
Fresh Photo XL (realism eddiemauro mix): Điểm nhiệt, 12 tháng gần đây7,000°7,295°7,590°7,885°8,179°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,556°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.
+722°
Lượt tải Civitai
255 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.
+181°
Lượt thích
15 lượt thích và bấm ngón tay cái trên các nguồn. Một lượt thích được tính bằng nửa lượt tải, trên cùng thang logarit.
+150°
Mô hình đầy đủ
+150° vì đây là mô hình đầy đủ: một checkpoint, chính là trọng số. Một LoRA hoặc embedding là phần thêm vào trọng số của người khác và không vượt trên checkpoint có cùng độ phổ biến.
−497°
Tuổi
−497° vì trọng số SDXL được phát hành vào 2023. 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 7,556°, 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.
    255 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.
    +722°
    7,722°
    tổng đang chạy
  3. 3
    Thêm lượt thích.
    15 lượt thích và giơ ngón tay cái, bằng một nửa trọng số của lượt tải.
    +181°
    7,903°
    tổng đang chạy
  4. 4
    Thưởng cho mô hình đầy đủ.
    Một checkpoint mang trọng số chính; các add-on không vượt trên một mô hình có cùng độ phổ biến.
    +150°
    8,053°
    tổng đang chạy
  5. 5
    Bỏ tuổi ra.
    Trọng số SDXL ra mắt vào 2023: 150° mỗi năm, tối đa 750°, tăng dần cho đến lúc đó.
    −497°
    7,556°
    tổng đang chạy
  6. =
    Điểm nhiệt.
    Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.
    7,556°
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
dpmpp_2m_sde_simple
Số bước
6
Guidance
2
Seed
483739333951325
Kích thước
1152x1728
Prompt
RAW photo, high contrast, dramatic light, BLT sandwich on a wooden cutting board, irregular bread, fresh lettuce, bacon, ripe tomato slices, and a creamy, tangy sauce, the sandwich bread appears to be artisanal, background is dark
Prompt phủ định
low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render, low contrast
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
dpmpp_2m_sde_simple
Số bước
6
Guidance
2
Seed
1058011156300710
Kích thước
1152x1728
Prompt
RAW photo, dramatic light, close up view, a rich golden and dark brown stripes cat, green eyes, black background, 8k
Prompt phủ định
low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
dpmpp_2m_sde_simple
Số bước
6
Guidance
2
Seed
1045561810308050
Kích thước
1152x1728
Prompt
RAW photo, high contrast, dramatic light, forest scene featuring a waterfall
Prompt phủ định
low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render, colorful
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
dpmpp_2m_sde_simple
Số bước
6
Guidance
2
Seed
181736622619745
Kích thước
1152x1728
Prompt
RAW photo of Neassa Móirín with sweater, (red hair:0.8), forest, Photorealistic, dramatic lighting
Prompt phủ định
low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render
Ảnh này không kèm prompt.
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
dpmpp_2m_sde_simple
Số bước
6
Guidance
2
Seed
362017804061836
Kích thước
1152x1728
Prompt
RAW photo of saura Ojeda in casual clothes, little smile, Photorealistic, dramatic lighting
Prompt phủ định
low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render, (asian:0.1)
Render by eddiemauro on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
dpmpp_2m_sde_simple
Số bước
6
Guidance
2
Seed
373922533204917
Kích thước
1152x1728
Prompt
RAW photo, (close up view:1.2), golden car from Mercedes-Benz with simple grille, modern headlights, and aerodynamic lines, mediterranean building with a (red terracotta) facade and arches background
Prompt phủ định
low quality, worst quality, text, artifacts, strabismus, bad eyes, render
Ảnh này không kèm prompt.
Chạy cục bộ
freshPhotoXLRealism_v10Lightning.safetensors
6.65 GB · SafeTensor · fp16 · full
Tải xuống do Civitai cung cấp. Một số tác giả yêu cầu đăng nhập Civitai trước.