Model
.ai
open AI-modellen volgen

LEOSAM's FilmGirl Ultra 胶片风 Ultra Base Model

8193°
LEOSAM's FilmGirl Ultra 胶片风 Ultra Base Model
Gemaakt door
LEOSAM
op Civitai
Notities van de maker
🌍欢迎加入QQ群"兔狲·AIGC梦工北厂",群号 :780132897 ;"兔狲·AIGC梦工南厂",群号 :835297318(入群答案:兔狲)。Telegram群聊“兔狲的SDXL百老汇”,链接: 🚨Recommended parameters for FilmGirl Ultra: Clip skip:1 CFG scale: 9 Direct output image resolution: ~500,000 pixels (640x768) 2024.2.29 Introducing "FilmGirl Ultra",Say goodbye to the AI face of SD1.5 On February 24th last year, I completed the first version of FilmGirl LoRA. This LoRA was my first model to achieve a high download volume and marks the beginning of my dream in AI. Since the launch of SDXL, I have devoted a great deal of effort to improving the and XL models. It has also been 8 months since the FilmGirl series was last updated. In fact, whether it's FilmGirl, or the subsequent or Helloworld XL, I have always been pursuing the ultimate in photorealism. Now a whole year has passed, and to commemorate the first anniversary, I have decided to release a model that elevates the photorealism of SD1.5 to new heights. The LoRA model is no longer sufficient for this mission; the new FilmGirl Ultra is an SD1.5 base model. To completely break away from the homogenization of SD1.5 photorealistic models and the issue of AI faces, FilmGirl Ultra didn't choose basilmix, chilloutmix, or their descendants as the training base model, but instead selected the newly released SPIN-Diffusion by UCLA. is a Self-Play Fine-Tune SD1.5 base model using the winner images of the pickapic_v2 dataset, which outperforms the SD1.5 original base model and SD1.5 DPO base model, and its prompt alignment performance is far superior to heavily fine-tuned and merged base models like Chilloutmix. The training set for FilmGirl Ultra comes from HelloWorld XL. In fact, the first version of HelloWorld XL also used the training set from the last version of FilmGirl LoRA. Throughout this year, I have been meticulously accumulating and selecting this training set, which now totals ~10,000 images. The training process for FilmGirl Ultra utilized multiple labeling methods, including GPT4V natural language captions, GPT4V tag-style captions, and Blip+Clip captions. To ensure that the model is compatible with the commonly used prompts "1girl", "best quality", and "masterpiece", these terms were also appropriately added to some images (but you can still accurately trigger the effect of a little girl with "little girl/child girl"). The reason for using multiple sets of labels is to maximize the likelihood of triggering the desired effect. As part of the FilmGirl tradition, the film style has been given special attention, and you can trigger this style with the prompt "film grain analog photography". This model underwent a total of 7 training phases, with different batch sizes, optimizers, learning rates, and training set ratios used in each phase to achieve the current effect. If anyone is interested in fine-tuning SPIN-Diffusion, I recommend that your total training iterations should exceed 50,000 steps; in fact, I trained for about 100,000 steps with batch sizes ranging from 40 to 64. The photorealistic effect of FilmGirl Ultra exceeded my expectations and is now close to the image quality of SDXL. Below is a comparison of this model with and , the former being the currently highest downloaded base model on Civitai, and the latter being the most photorealistic SD1.5 base model in my opinion for a long time. I pay tribute to these two excellent base models and their creators. close-up couple's portrait,African young woman and man,clear skin face,looking at camera,fashion photography,simple background Negative prompt: watermark,anime,cartoon,open mouth close-up couple's portrait,African little girl and boy,clear skin face,looking at camera,fashion photography,simple background, Negative prompt: watermark,anime,cartoon,open mouth, Thanks to GPT4V captions and the SPIN-Diffusion base model, the model's prompt alignment performance is excellent. Below are some xy plot tests for different concepts. Ethnic test Body shape test Skin color test Age test Animal test However, FilmGirl Ultra doesn't lead in all dimensions. After all, it started from a new point and gave up on the continuous optimization and refinement of the community's 1.5 base models over the past year. Through extensive testing and comparison, I found that this base model has a higher rate of limb errors than the community's mature realistic models. Also, due to a lack of anime-related content in the training set, the output is not good when your prompts involve related tags of ACGN. It is recommended to avoid using words like "digital art", "anime", "cartoon", etc. These two issues are the main current shortcomings of FilmGirl Ultra. FilmGirl Ultra is an annual summary of my first year on my AI journey, a gift to those AI enthusiasts who have supported me. The open-source community has brought me many friends, memories, joy, and knowledge. I also hope to contribute a bit back to the community. I welcome everyone to base your model training or merge it with FilmGirl Ultra. If you find this model helpful in improving your own model, please mention it in the model description. I hope that FilmGirl Ultra and SPIN-Diffusion will become more widely known and used. FilmGirl Ultra will continue to be updated, and I wish everyone happy usage! Hope we can continue to progress with AI, and meet here again this time next year! 去年的2月24日,我完成了第一版FilmGirl LoRA制作。这个LoRA是我的首个高下载量模型,是我的AI之梦的开始。自从SDXL推出后,我将大量精力投入到HelloWorld和AIArt两个XL大模型的改进中。FilmGirl这个系列也已经8个月没有更新了。 其实不管是FilmGirl,还是后来的拍立得LoRA、Helloworld XL,我一直都在追求极致的写实感。如今已整整一年过去,作为一周年纪念,我决定推出一个可以将SD1.5的写实感抬升至新高度的模型,LoRA模型已不足以承载这个使命,新的FilmGirl Ultra是一个SD1.5大模型。 为了彻底摆脱SD1.5写实感大模型的同质化和AI脸问题,FilmGirl Ultra没有选择basilmix、chilloutmix及其子子孙孙们作为训练底模,而是选择了UCLA最新发布的SPIN-Diffusion。SPIN-Diffusion是一个使用 pickapic_v2 数据集胜者图像进行自我对弈微调的SD1.5底模,其表现优于SD1.5原始底模以及DPO底模,同时提示词对齐性能远好于Chilloutmix等经过大量微调与融合的底模。 FilmGirl Ultra的训练集来自HelloWorld XL。实际上HelloWorld XL的第一版所使用的训练集也来自最后一版FilmGirl LoRA。这一年我都在精益求精地积累和筛选该训练集,如今整个训练集数量已达到1万张。FilmGirl U
27,298 downloads · 1,383 likes op Civitai
SHA256
B363551A7092C084C84C3ECE645E083E3354A53F22424371CAAC6B47B8395D80
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
LEOSAM's FilmGirl Ultra 胶片风 Ultra Base Model op ModelTrends.ai: #18 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.
Also ranked: #489 Hottest AI model · #62 Hottest Stable Diffusion 1.5 model
Not this creator?
Populariteitstrend van LEOSAM's FilmGirl Ultra 胶片风 Ultra Base Model
Heat score, laatste 12 maanden
Heat score
8,193°
Deze week
▲
0.1%
8,195° toen, 8,193° nu
Deze maand
▲
0.6%
8,200° toen, 8,193° nu
Afgelopen jaar
▲
12.3%
8,250° toen, 8,193° nu
LEOSAM's FilmGirl Ultra 胶片风 Ultra Base Model: Heat score, laatste 12 maanden7,000°7,505°8,009°8,514°9,018°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20268,193°ModelTrends.ai
7,000°
Basis
De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.
+1,331°
Civitai-downloads
27,298 downloads van deze exacte versie op Civitai. Downloads zijn het zwaarste ingrediënt en worden geteld op een logaritmische schaal: tien keer zoveel downloads voegt dezelfde 300° toe, dus een model met een miljoen downloads is niet duizend keer heter dan een met duizend. De zes downloadbronnen delen die ene term, verdeeld naar verhouding van hun aantallen.
+471°
Likes
1,383 likes en duimpjes omhoog over de bronnen heen. Een like weegt half zo zwaar als een download, op dezelfde logaritmische schaal.
−609°
Leeftijd
−609° omdat de SD15-gewichten uit 2022 komen. Elk model erft de leeftijd van de gewichten waarop het is gebouwd: 150° per jaar, tot 750°, en het blijft groeien tot die grens. Zonder dit zouden de top van de lijst checkpoints uit 2022 en 2023 zijn, puur op basis van downloads die jaren hadden om op te lopen.
Toon gedetailleerde uitsplitsing
Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 8,193°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.
  1. 1
    Begin bij de basis.
    Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.
    7,000°
    lopende totaal
  2. 2
    Voeg de downloads toe.
    27,298 download-equivalenten in totaal, van Civitai-downloads. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
    +1,331°
    8,331°
    lopende totaal
  3. 3
    Voeg de likes toe.
    1,383 likes en duimen omhoog, met de helft van het gewicht van een download.
    +471°
    8,802°
    lopende totaal
  4. 4
    Haal de leeftijd eraf.
    De SD15 gewichten kwamen uit in 2022: 150° per jaar, tot maximaal 750°, groeiend tot dat moment.
    −609°
    8,193°
    lopende totaal
  5. =
    De heat-score.
    Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
    8,193°
Woordenlijst: de gebruikte termen
Heat-score
Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer
De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten
Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal
Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes
Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid
Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat
Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder
Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde
Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites
Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens
Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint)
De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding
Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten
De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd
Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost
Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score
Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode)
Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend
Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model
Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.
Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.
Voorbeeldrenders
Prompts en instellingen gedeeld door de mensen die deze renders op Civitai maakten. Kies een render om te zien hoe hij is gemaakt.
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
3622756180
Formaat
576x768
Prompt
film grain analog photography,poised woman fair complexion, dressed vibrant red jumpsuit full sleeves black collar detail, sits elegantly crimson chair, duplicated chairs adjacent, forming coherent row; red headscarf encases hair,,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
4231429264
Formaat
576x768
Prompt
film grain analog photography,close -, futuristic armored helmet, weathered texture, metallic red black palette, science fiction theme, intricate design, dimly lit, soft shadowing, focus headgear, advanced technology concept, protective suit,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
3622755900
Formaat
576x768
Prompt
film grain analog photography,victorian-era clothing, two men standing, detective theme, london setting, bowler hat, deerstalker cap, tweed coats, mustache, serious expressions, historicalenactment, falling snow,,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
3232396136
Formaat
576x768
Prompt
vintage scooters, masterpieces, classic design, blue scooter focus, shallow depth field, analog photography, warm color palette, daytime outdoor lighting, cobblestone ground, retro aesthetic,,best quality,masterpiece,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,3D rendering
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
3622755933
Formaat
576x768
Prompt
film grain analog photography,female cyborg portrait, futuristic robotic armor, science fiction, close -, head shoulders shot, high-tech helmet visor, illuminated circular design forehead, blue led lights, metallic gray suit, sleek,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
3232395721
Formaat
576x768
Prompt
1girl, woman looking something, korean girl portrait, best quality, wearing flannel shirt, flirting smiling portrayal, ethereal girl, intimate lighting study, real photo, blue eyes, zoomed,best quality,masterpiece,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,3D rendering
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
3622756146
Formaat
576x768
Prompt
film grain analog photography,portrait photography, close -, young adult woman, caucasian, neutral expression, soft gaze, natural light, shallow depth field, bokeh background, fine art style, unretouched skin texture,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,
Render by LEOSAM on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Sampler
Restart
Stappen
30
Guidance
9
Seed
3622756468
Formaat
576x768
Prompt
film grain analog photography,cyberpunk, futuristic, person, augmented reality headgear, tactical helmet, night vision goggles, intricate wiring, mechanical components, tactile gloves, technological interface, black bomber jacket,,
Negatieve prompt
watermark,anime,cartoon,open mouth,
Lokaal uitvoeren
leosamsFilmgirlUltra_ultraBaseModel.safetensors
1.99 GB · SafeTensor · fp16 · pruned
Downloads worden geleverd door Civitai. Sommige makers vragen eerst om in te loggen op Civitai.