Klein 4B/9B Base to Turbo Lora

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Klein Base-to-Turbo LoRA: अपने Flux.2 Klein को कितना टर्बो बनाना है, इसे कंट्रोल करें

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इस मॉडल के लिए गाइड

सभी गाइड

निर्माता

anyMODE

Civitai पर

by anyMODE - Klein 4B/9B Base to Turbo Lora 9B Rank 128

निर्माता के नोट्स

Adds turbo back to the base checkpoint, allows you to control the amount of turbo and thus CFG by adding it to base. This was created by subtracting klein-base from klein and creating a LoRA from it.

Civitai पर 14,338 डाउनलोड · 436 लाइक

SHA256

69D54AFD97C016B5A773BE7E45A83083932A8E4F47E1B99EB7E6F7AA5A3C056C

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

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Also ranked: #135 Hottest AI model · #3 Hottest Flux 2 / Klein model

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Klein 4B/9B Base to Turbo Lora लोकप्रियता रुझान

21 Jan 2026 से हीट स्कोर

हीट स्कोर

8,590°

इस सप्ताह

▼

0.1%

8,592° तब, 8,590° अब

इस महीने

▼

0.5%

8,598° तब, 8,590° अब

पिछला साल

n/a

अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ

7,000°

फर्श

स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।

+1,264°

Civitai डाउनलोड

Civitai पर इस सटीक संस्करण के 14,338 डाउनलोड। डाउनलोड सबसे भारी घटक हैं और लॉग स्केल पर गिने जाते हैं: दस गुना डाउनलोड से 300° समान बढ़ोतरी होती है, इसलिए एक मिलियन डाउनलोड वाला मॉडल हजार डाउनलोड वाले मॉडल से हजार गुना ज्यादा गर्म नहीं होता। छह डाउनलोड स्रोत उस एक अवधि को साझा करते हैं, उनके गिनती के अनुपात में विभाजित।

+396°

लाइक्स

स्रोतों में कुल 436 लाइक्स और थम्ब्स अप। एक लाइक आधे डाउनलोड के बराबर होता है, उसी लॉग स्केल पर।

+76°

अपनाने की दर

लगभग 9 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।

−146°

उम्र

−146° क्योंकि Flux2 वज़न 2025 में आए थे। हर मॉडल उस वज़न की उम्र विरासत में लेता है जिस पर वह बना है: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक, और तब तक बढ़ता रहता है। इसके बिना सूची के शीर्ष पर 2022 और 2023 के चेकपॉइंट होते जो वर्षों के डाउनलोड के बल पर होते।

विस्तृत विवरण दिखाओ

इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 8,590° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।

1
फर्श से शुरू करें।
क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।
7,000°
चल रहा कुल
2
डाउनलोड जोड़ें।
कुल 14,338 डाउनलोड-बराबर, Civitai डाउनलोड से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।
+1,264°
8,264°
चल रहा कुल
3
लाइक्स जोड़ें।
436 लाइक्स और अंगूठा ऊपर, जो एक डाउनलोड के आधे वजन के बराबर हैं।
+396°
8,660°
चल रहा कुल
4
अपनाने की दर जोड़ो।
अभी लगभग 9 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।
+76°
8,736°
चल रहा कुल
5
उम्र हटा दो।
Flux2 वेट्स 2025 में आए थे: सालाना 150°, अधिकतम 750°, तब तक बढ़ते रहते हैं।
−146°
8,590°
चल रहा कुल
=
हीट स्कोर।
इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।
8,590°

शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द

हीट स्कोर: एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
फ्लोर: 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
डाउनलोड-बराबर: स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
लॉग स्केल: दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
लाइक्स: हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
अपनाने की दर: अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
मापा और अनुमानित: मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
सीडर: कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
AI हॉरड: एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
जनरेशन साइट्स: ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
OpenRouter टोकन: Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
पूरा मॉडल (चेकपॉइंट): खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
LoRA और एम्बेडिंग: छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
फैमिली और वज़न: जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
उम्र: कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
फैमिली बूस्ट: इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
स्टैंड-इन स्कोर: एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
नया! (ग्रेस अवधि): एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
ट्रेंड: किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
सामान्य मॉडल: कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।

इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।

उदाहरण रेंडर

Civitai पर ये रेंडर बनाने वाले लोगों द्वारा साझा किए गए प्रॉम्प्ट और सेटिंग्स। यह देखने के लिए कोई रेंडर चुनें कि इसे कैसे बनाया गया।

यह प्रॉम्प्ट पाएँ

Civitai पर anyMODE का रेंडर

Civitai पर anyMODE का रेंडर

इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।

इस रेंडर के साथ कोई प्रॉम्प्ट साझा नहीं किया गया।

Render by iamddtla on

सेटिंग्स

सैंपलर

Euler

स्टेप्स

गाइडेंस

1.5

सीड

687419715842021

आकार

832x1216

प्रॉम्प्ट

a pornmaster zimage woman, 專業攝影，電影劇照，膠片顆粒，高細節皮膚紋理，一輛車後座裡的一名18歲的中國偶像的肖像照片，烏黑長髮整齊披散，厚重的齊眉劉海像一道黑簾垂在額前，兩側髮尾被她隨意地繞到耳後，露出小巧透亮的耳廓。她穿著乾淨的白色短袖校服 polo 衫，領口扣到最上面一顆釦子，襯得鎖骨線條纖細而誘人，布料在胸前微微繃緊，勾勒出尚未完全成熟卻已呼之欲出的柔軟弧度。她的臉蛋極其精緻，高細節皮膚紋理，嘴唇塗著裸粉色唇膏，微微抿著，嘴角卻藏不住一絲勾人的笑意。 <lora:PornMaster_zimage_style_flux-2-klein-9b_V1:0.70> <lora:klein_9B_Turbo_r128:1.00>

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

low quality.

Render by iamddtla on

Civitai पर iamddtla का रेंडर

सेटिंग्स

सैंपलर

Euler

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

388496025605355

आकार

832x1216

प्रॉम्प्ट

Vintage analog film photograph. Low-angle Dutch-tilt close-up of a woman posing in front of brightly lit vending machines with her head tilted slightly side way She has short, wavy dark hair and a bold makeup look with deep red lipstick, complemented by large gold drop earrings. Her outfit consists of a textured, pale yellow double-breasted blazer with gold buttons and a vibrant orange ruffled neck scarf. The lighting is soft and hazy with a distinct cyan-green tint, creating a dreamy, retro aesthetic. The background vending machines are filled with colorful snacks, appearing slightly out of focus to emphasize the subject. The composition is slightly tilted, contributing to a dynamic, high-fashion, and nostalgic mood with a cinematic, lo-fi quality. <lora:klein_9B_Turbo_r128:1.00>

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

low quality.

सेटिंग्स

सैंपलर

Euler

स्टेप्स

गाइडेंस

1.5

सीड

687419715842021

आकार

832x1216

प्रॉम्प्ट

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

low quality.

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सेटिंग्स

सैंपलर

Euler

स्टेप्स

गाइडेंस

1.5

सीड

1111625088028314

आकार

832x1216

प्रॉम्प्ट

a pornmaster zimage woman 日常快照风格，非精心构图或打光，冷白皮，矮小瘦弱可爱的18歲中國大學生坐在地铁上，靠在椅子上，网红发型，头发披在身后，精致妆容，美颜滤镜，白瘦幼，甜妹, <lora:PornMaster_zimage_style_flux-2-klein-9b_V1:0.70> <lora:klein_9B_Turbo_r128:1.00>

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सेटिंग्स

सैंपलर

Euler

स्टेप्स

गाइडेंस

सीड

288267734907381

आकार

832x1216

प्रॉम्प्ट

The photo was processed to a realistic style, creating a lifelike cosplay photo. Maintain consistency in character, hairstyle, and clothing. And maintain consistency in facial expressions and posture. Maintain consistency between the character's hair and skin color. 她有著灰色皮膚和紅色眼睛。 <lora:klein_9B_Turbo_r128:1.00> <lora:anything2real_v1_f2k:0.40> <lora:A2R_Klein_Standard:0.40>

नेगेटिव प्रॉम्प्ट

Animation, semi-realism, inconsistent characters, altered photo tones, altered hairstyles, altered hair color, altered body shape, altered skin tone, altered age, wrong finger, wrong anatomy, wrong genitalia, body deformity, amputation.

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