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offene KI-Modelle im Blick

Diffuse Map Surfaces

7753°
Diffuse Map Surfaces
Erstellt von
alastandy
auf Civitai
by alastandy - Diffuse Map Surfaces
Notizen des Erstellers
Creates detailed surface textures without shadows or hotspots. For versions 5 and 6, the recommended “Weight,” “Strength,” or “LoRA Weight” (depending on the tool used) is between 50% and 150% when entered as a percentage or 0.5 to 1.5 when entered as a decimal. Some prompts performed significantly better at 150%, while others yielded better results at 100%. If you are dissatisfied with the outcomes, I suggest experimenting with a different weight. Weights closer to 1.0 generally resulted in more dynamic output, but they occasionally introduced undesirable elements. Conversely, weights closer to 1.5 produced more authentic diffuse map output, but they may sometimes appear too simplistic. The recommended sampler is: DDIM The Minimal Weight / Strength is: 0.5 The recommended Weight / Strength is: 0.5 - 1.5 The recommended Guidance Scale is: 3.5 The recommended number of steps are: 50-150 For best results, begin your prompt with "A diffuse map of a " or "diffusemapsurfaces, A diffuse map of " Example Prompts: A diffuse map of a wooden surface with a natural wood grain texture. diffusemapsurfaces, A diffuse map of a brick wall. Please be advised that the trigger word used in versions below version 5 was “DiffuseMapSurfaces,” although the trigger word was removed for version 5, has been reinstated in version 6 and functions effectively without it. If you review the labels in the , most of them begin with “A diffuse map of a” (a few omit the “a” at the end, so disregard it if it does not align grammatically with your prompt). Comparison of output with and without the LORA using the same settings, seed, and prompt: Dataset: The dataset used is available for download from my huggingface account at: misc {andrew_smith_2025, author = { {Andrew Smith} }, title = { Diffuse_Map_Surfaces (Revision 3ea7938) }, year = 2025, url = { }, doi = { 10.57967/hf/4587 }, publisher = { Hugging Face } }
179 Downloads · 25 Likes auf Civitai
SHA256
DEA61F7A090CC5C829FC1F70448729496FB890279047F2A448AA374ECC39B342
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Diffuse Map Surfaces auf ModelTrends.ai: Heat 7,753°
Made this model? Show this badge on your page.
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Beliebtheitstrend von Diffuse Map Surfaces
Heat-Score seit 14 Apr 2026
Heat-Score
7,753°
Diese Woche
n/a
Noch nicht veröffentlicht/erfasst
Diesen Monat
n/a
Noch nicht veröffentlicht/erfasst
Vergangenes Jahr
n/a
Noch nicht veröffentlicht/erfasst
Diffuse Map Surfaces: Heat-Score seit 14 Apr 20267,000°7,252°7,503°7,755°8,007°Apr 2026May 2026Jun 2026Aug 2026Sep 2026Oct 20267,753°ModelTrends.ai
7,000°
Grundwert
Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.
+681°
Civitai-Downloads
179 Downloads dieser genauen Version auf Civitai. Downloads sind die wichtigste Zutat und werden auf einer Log-Skala gezählt: Zehnmal so viele Downloads erhöhen den Wert um 300°, sodass ein Modell mit einer Million Downloads nicht tausendmal heißer ist als eines mit tausend. Die sechs Download-Quellen teilen sich diesen Wert anteilig entsprechend ihrer Anzahl.
+212°
Likes
25 Likes und Daumen hoch über die Quellen hinweg. Ein Like zählt halb so viel wie ein Download, auf derselben logarithmischen Skala.
+6°
Verbreitungsrate
Etwa 0 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.
−146°
Alter
−146°, weil die Flux2-Gewichte im 2025 erschienen sind. Jedes Modell übernimmt das Alter der Gewichte, auf denen es basiert: 150° pro Jahr, bis zu 750°, und es wächst bis dahin weiter. Ohne das wären die Spitzenplätze der Liste Checkpoints aus 2022 und 2023, die durch jahrelange Downloads so hoch gestiegen sind.
Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen
Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 7,753°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.
  1. 1
    Starte beim Grundwert.
    Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
    7,000°
    laufende Summe
  2. 2
    Füge die Downloads hinzu.
    179 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
    +681°
    7,681°
    laufende Summe
  3. 3
    Füge die Likes hinzu.
    25 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
    +212°
    7,893°
    laufende Summe
  4. 4
    Füge die Verbreitungsrate hinzu.
    Momentan etwa 0 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
    +6°
    7,899°
    laufende Summe
  5. 5
    Nimm das Alter weg.
    Die Flux2-Gewichte kamen im 2025 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
    −146°
    7,753°
    laufende Summe
  6. =
    Der Heat-Score.
    Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
    7,753°
Glossar: die hier verwendeten Begriffe
Heat-Score
Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert
Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente
Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala
Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes
Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate
Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt
Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder
Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde
Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten
Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens
Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint)
Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding
Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte
Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter
Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost
Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert
Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist)
Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend
Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell
Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.
Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.
Beispielbilder
Prompts und Einstellungen, geteilt von den Leuten, die diese Bilder auf Civitai erstellt haben. Wähle ein Bild, um zu sehen, wie es entstanden ist.
Zu diesem Bild wurde kein Prompt geteilt.
Render by alastandy on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Einstellungen
Sampler
DDIM
Guidance
3
Seed
246124249
Größe
768x768
Prompt
diffusemapsurfaces, A diffuse map of a marble cliff face with visible cracks and fissures. The surface is uneven, with variations in texture and color intensity across the image. The cracks are prominent and appear natural, suggesting weathering or geological processes. The rock face shows signs of age and exposure, with some areas appearing darker or more weathered than others
Render by alastandy on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
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Einstellungen
Sampler
Euler a
Schritte
48
Guidance
3
Seed
794107491
Größe
1024x1024
Prompt
diffusemapsurfaces, A diffuse map of a wooden surface with a natural wood grain texture.
Zu diesem Bild wurde kein Prompt geteilt.
Render by alastandy on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
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Einstellungen
Sampler
DDIM
Schritte
91
Guidance
3
Seed
3520698287
Größe
768x768
Prompt
diffusemapsurfaces, a diffuse map of snow on the ground
Render by alastandy on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
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Einstellungen
Sampler
DDIM
Schritte
91
Guidance
3
Seed
139970908
Größe
768x768
Prompt
diffusemapsurfaces, a diffuse map of Styrofoam closed-cell extruded polystyrene
Render by beauprebryce591 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
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Einstellungen
Sampler
Euler
Schritte
30
Guidance
7
Seed
179807002
Größe
1024x1024
Prompt
A diffuse map of a fabric surface, likely denim, with a dark blue color. The fabric appears to be woven or knitted, giving it a distinctive texture. The pattern of the fabric is not clearly visible, but it has a repeating diagonal pattern.
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Diffuse_Map_Surfaces_7.safetensors
158 MB · SafeTensor
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