Model
.ai
memantau model AI terbuka

Cinematix

7475°
Cinematix
Dibuat oleh
airesearch
di Civitai
Cinematix is a very fast realistic SDXL model. Read more details in an extensive article on my pages. You may use standard samplers with lower steps 5+ (but you should go higher), recommended 12 steps for most scenes Samplers: DPM++ 2S a, LMS Karras, Euler a (LCM not performing well in low steps) You may use Photomatix and Animatix experimental styles for great results. Download them here. Read the instructions first. There are classic SDXL styles for your reference tests too. You may use higher CFG (4-7+), instead of the usual LCM CFG 1.5. An extensive negative prompt is NOT needed. Actually, in most cases, the negative prompt is not needed at all. Check the gallery for examples. You may be very brief when prompting. Examples in the gallery are for comparison with my previous check
Catatan pembuat
Cinematix Inpainting (NEW) In Forge, set XL as your model type and select cinematix.inpainting.safetensors as your model. Go to Img2img tab to Generation/Inpaint. Load your image and mask the area you want to change. Set a simple prompt describing the changes. Generate. Change the Denoising strength if you want a stronger effect. You should get nice outputs right away. Experiment with Inpaint area Whole picture/Only masked. If using Whole picture, set the image size to your input image aspect ratio. Also worth checking out: Cinematix CosXL EDIT is realistic SDXL Pix2Pix model for editing. It uses a different workflow and you can find it here: Cinematix L8 Inpainting - Use CFG 1.5-4 for 10-20 steps, Euler A, DPM++2Sa + SGMUniform schedule - Created for Flux experiments, check also for fast sketches Cinematix L8 Performs better in upscaling, needs more steps. Cinematic photo style. - Lightning Model, Use CFG 1.5 for 10-12 steps - For more steps, adjust CFG proportionally (~ CFG 2 for 24st., CFG 2.5 for 36st) - Works best with Euler A + SGMUniform schedule Cinematix L4 Scenes should be better defined when using cinematic styles. - Lightning Model, Use CFG 1.5-2 - Steps 7-12 for Euler A, DPM++ 2S a, and similar samplers for a nice single-pass image (should generate a nice picture with minimum artifacts) - More steps can be used for the LCM sampler - Recommended 'Euler A SGMUniform' sampler (Forge) - For best details, experiment with a 2-pass workflow (in A1111, use Hires fix tweaks and LCM in the second pass) Cinematix Lightning - Use CFG 1.5 - steps 5-12 in a single pass for a nice picture - LCM or Euler A SGMUniform sampler (standard samplers can/will output strange colors or artifacts) - 2-pass can use 3-4 steps + 3+ steps in Hire fix, Denoising strength around 0.5 - Note that SDXL-Lightning performs best in resolutions around 1024 More about the workflows in on [sandner.art]. Cinematix SDXL v1 Cinematix is a very fast realistic SDXL model. Read more details in an extensive . - You may use standard samplers with lower steps 5+ (but you should go higher), recommended 12 steps for most scenes - Samplers: DPM++ 2S a, LMS Karras, Euler a (LCM not performing well in low steps) - You may use Photomatix and Animatix experimental styles for great results. . Read the instructions first. There are classic SDXL styles for your reference tests too. - You may use higher CFG (4-7+), instead of the usual LCM CFG 1.5. - An extensive negative prompt is NOT needed. Actually, in most cases, the negative prompt is not needed at all. Check the gallery for examples. - You may be very brief when prompting. Examples in the gallery are for comparison with my previous checkpoints and posts. If you create something interesting with it, post a review. Cinematix was created by merging and experimenting with these models: StabilityAI SDXL-Lightning , L8:
188 unduhan · 7 suka di Civitai
SHA256
1EC9F9808B8E6F37EF1865156B32647B9FCB0A9F63308EA89B9252EDAA28A80D
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Cinematix di ModelTrends.ai: Heat 7,475°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Tren popularitas Cinematix
Skor panas, 12 bulan terakhir
Skor panas
7,475°
Minggu ini
n/a
Belum dirilis/dilacak
Bulan ini
n/a
Belum dirilis/dilacak
Tahun lalu
n/a
Belum dirilis/dilacak
Cinematix: Skor panas, 12 bulan terakhir7,000°7,272°7,544°7,816°8,089°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,475°ModelTrends.ai
7,000°
Floor
Skala berjalan dari 0° sampai 9.999°. Semua yang di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh sumber mana pun, yang memakai angka pengganti di sana supaya daftar tetap lengkap. 7,000° adalah titik awal data yang diukur: model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di floor, dan pengukuran mengisi derajat di atasnya. Floor tidak mengatakan apa-apa tentang model; hanya derajat di atasnya yang berbicara, dan itu yang membedakan satu model dengan yang lain.
+685°
Unduhan Civitai
188 unduhan versi tepat ini di Civitai. Unduhan adalah bahan terberat dan dihitung dalam skala log: sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi model dengan sejuta unduhan tidak seribu kali lebih panas dari yang seribu unduhan. Enam sumber unduhan berbagi satu istilah itu, dibagi proporsional sesuai jumlahnya.
+135°
Suka
7 suka dan jempol ke atas dari berbagai sumber. Suka dihitung setengah unduhan, dengan skala log yang sama.
+2°
Tingkat adopsi
Sekitar 0 unduhan per hari, diukur antara dua pembacaan sumber, tidak pernah ditebak dari rata-rata seumur hidup. Kecepatan dihitung seperempat dari istilah unduhan, jadi lonjakan baru terlihat tanpa membiarkan lonjakan satu hari mengalahkan penggunaan bertahun-tahun.
+150°
Model penuh
+150° karena ini model penuh: checkpoint, bobotnya sendiri. LoRA atau embedding adalah tambahan untuk bobot orang lain dan tidak mengalahkan checkpoint dengan popularitas sama.
−497°
Usia
−497° karena bobot SDXL keluar di 2023. Setiap model mewarisi usia bobot yang dipakai: 150° per tahun, sampai 750°, dan terus bertambah sampai itu. Tanpa ini, puncak daftar akan diisi checkpoint 2022 dan 2023 hanya karena unduhan yang sudah bertahun-tahun menumpuk.
Tampilkan rincian
Setiap angka di situs ini bisa dicek. Skor heat model ini adalah 7,475°, dan ini dibangun satu bahan pada satu waktu, dengan total berjalan setelah setiap langkah: floor, derajat yang ditambahkan setiap sumber, bonus untuk jenis model dan pengurangan karena usia bobotnya. Warna-warna itu adalah rentang pada grafik di atas. Glosarium di akhir menjelaskan setiap istilah.
  1. 1
    Mulai dari floor.
    Kenapa 7,000° dan bukan nol: skala dari 0° sampai 9.999°, dan bagian di bawah 7,000° disediakan untuk model yang belum dilaporkan sumber mana pun, yang memakai angka pengganti supaya daftar tetap lengkap dan tidak pernah mengalahkan model dengan data. 7,000° adalah titik awal data yang diukur. Model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di sini; semua yang berikutnya adalah pengukuran, dan ruang di atas floor memuat sepuluh langkah sepuluh kali lipat unduhan dengan 300° masing-masing. Floor sama untuk semua model, jadi tidak menentukan apa-apa; yang menentukan adalah derajat di atasnya.
    7,000°
    total berjalan
  2. 2
    Tambahkan unduhan.
    188 setara unduhan secara total, dari Unduhan Civitai. Sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi ukuran penting tapi tidak pernah mendominasi skor.
    +685°
    7,685°
    total berjalan
  3. 3
    Tambahkan suka.
    7 suka dan jempol ke atas, dengan bobot setengah dari satu unduhan.
    +135°
    7,820°
    total berjalan
  4. 4
    Tambahkan tingkat adopsi.
    Sekitar 0 unduhan per hari sekarang, diukur antara dua pembacaan, dengan bobot seperempat.
    +2°
    7,822°
    total berjalan
  5. 5
    Bonus untuk model penuh.
    Checkpoint membawa bobotnya sendiri; add-on tidak mengungguli yang punya popularitas sama.
    +150°
    7,972°
    total berjalan
  6. 6
    Lepaskan usia.
    Bobot SDXL keluar di 2023: 150° per tahun, sampai 750°, bertambah sampai saat itu.
    −497°
    7,475°
    total berjalan
  7. =
    Skor heat.
    Posisi model ini di setiap daftar di situs ini. Tidak ada yang mengubahnya selain ini.
    7,475°
Glosarium: istilah yang dipakai di sini
Skor heat
Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai
7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan
Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log
Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka
Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi
Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan
Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder
Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde
Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi
Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter
Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint)
Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding
File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot
Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia
Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga
Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti
Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang)
Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren
Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa
Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.
Bagaimana popularitas model ini bergerak dibandingkan dengan katalog lainnya: pertumbuhan unduhan, suka, dan penggunaan setiap periode, diukur terhadap pertumbuhan model biasa dalam periode yang sama, dengan skor panasnya saat itu. Di atas pertumbuhan biasa berarti naik, di bawahnya berarti turun. Masa lalu direkonstruksi dari total hari ini, hari pertama model, dan kecepatan unduhan yang diukur jika ada dua pembacaan; model yang belum ada di awal periode menunjukkan n/a.
Contoh render
Prompt dan pengaturan yang dibagikan oleh orang-orang yang membuat render ini di Civitai. Pilih sebuah render untuk melihat cara membuatnya.
Render by airesearch on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Laporkan
Pengaturan
Sampler
DPM++ 2M SDE
Langkah
25
Guidance
5
Seed
276535772
Ukuran
768x1024
Prompt
WW1 fighter pilot movie costume , richthofen party
Render by airesearch on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Laporkan
Pengaturan
Sampler
DPM++ 2M SDE
Langkah
20
Guidance
5
Seed
2257831293
Ukuran
1024x1024
Prompt
fur coat of a 1890 wild west trapper, outfit of a seasoned scout
Render by airesearch on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Laporkan
Pengaturan
Sampler
DPM++ 2M SDE
Langkah
20
Guidance
5
Seed
2982718366
Ukuran
1024x1024
Prompt
spacesuit, red white stripe, racing design
Render by airesearch on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Laporkan
Pengaturan
Sampler
DPM++ 2M SDE
Langkah
20
Guidance
5
Seed
3019793877
Ukuran
768x1024
Prompt
cheap green alien costume silver overall spacesuit bodysuit for party
Jalankan secara lokal
cinematix_v1Inpainting.safetensors
6.46 GB · SafeTensor · fp16 · pruned
Unduhan disediakan oleh Civitai. Beberapa kreator meminta login Civitai terlebih dahulu.