Métal Hurlant Comics Moebius, Bilal, Druillet

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Creato da

Atomease

su Civitai

by Atomease - Métal Hurlant (literal translation: "Howling Metal," "Screaming Metal") is a French comics anthology of science fiction and horror comics stories. Originally created in 1974, the anthologies ceased publication in 1987 but revived between 2002 and 2004 in multilingual editions, and then again in 2020.

Note del creatore

Métal Hurlant (literal translation: "Howling Metal," "Screaming Metal") is a French comics anthology of science fiction and horror comics stories. Originally created in 1974, the anthologies ceased publication in 1987 but revived between 2002 and 2004 in multilingual editions, and then again in 2020. How to use Lora weight Based on my testing, I recommend trying all weights between 1 and 2 to see which one works best for your use case. How to Craft Effective Prompts for This Model First of all, I recommend that you take inspiration from the images posted by the author of the model. It is not a plug and play LoRA and requires correct prompting. If your image doesn't include any content/style relevant to the LoRA, then it will have NO effect at all. Please note that the words "image" and "illustration" have HUGE weights and should easily trigger the style in case of trouble. If you're looking to get the best results from this model, here are some tips based on an analysis of the language used in the training data: 1. Focus on Key Subjects and Descriptions: - What to Include: The model is most familiar with terms like "scene", "figure", "creature", "background", and "sky". Descriptive words like "large", "red", "intricate", and "mechanical" also play a big role. - Example Prompt: "Create a detailed scene with a large, red mechanical creature in the foreground." 2. Use Common Phrases: - Why It Helps: The model understands certain word pairs and phrases very well because they appeared frequently in the training captions. Using these can make your prompts more natural and effective. - Example Prompt: "The image depicts a fantastical scene set against a vibrant sky." 3. Incorporate Specific Names or Entities: - Targeted Outputs: If your prompt references specific characters, locations, or objects, the model can generate more focused and relevant results. - Example Prompt: "Illustrate a scene featuring a creature in a mechanical environment." 4. Structure Your Prompts Like Descriptions: - Match the Training Style: The model is used to prompts that describe what’s happening in the image, like “The image depicts...”. Mimicking this style can help the model understand and respond better. - Example Prompt: "The image shows a large creature in an intricate, blue-colored scene." 5. Experiment and Refine: - Iterate on Your Prompts: Start with these suggestions, then tweak the words and phrases to see what works best. Small changes can sometimes lead to big improvements in the results. Example prompts you can try with this model: 1. Prompt for a Fantasy Scene: - "Create a vibrant fantasy scene with a large, red creature standing in the foreground against a mechanical background." 2. Prompt for a Detailed Illustration: - "Illustrate a complex figure set against an intricate, blue sky with various mechanical structures in the background." 3. Prompt Featuring a Specific Character: - "Depict the character Moebius exploring a surreal, otherworldly landscape filled with intricate details and a vibrant color palette." 4. Prompt for a Mechanical Creature: - "Show a large, mechanical creature dominating the scene, with intricate patterns and a deep red color palette." 5. Prompt for a Dreamlike Environment: - "Design a dreamlike scene with floating orbs and clouds in the sky, featuring a detailed figure surrounded by an ethereal atmosphere." Dataset Information Top 20 nouns and adjectives by frequency in the dataset: - image: 147 - scene: 80 - figure: 59 - creature: 58 - large: 55 - red: 54 - - sky: 50 - various: 45 - foreground: 44 - intricate: 43 - - palette: 42 - figures: 41 - blue: 40 - overall: 36 - structure: 34 - mechanical: 33 - illustration: 30 - face: 30 Top 20 collocations by frequency in the dataset: - ('to', 'be') - ('The', 'image') - ('appears', 'to') - ('image', 'depicts') - ('color', 'palette') - ('there', 'are') - ('In', 'the') - ('depicts', 'a') - ('the', 'foreground') - ('theres', 'a') - ('dominated', 'by') - ('The', 'overall') - ('seems', 'to') - ('palette', 'is') - ('a', 'large') - ('There', 'are') - ('graphic', 'novel') - ('shades', 'of') - ('is', 'dominated') - ('scene', 'set')

SHA256

D9A2D2D413932577C2AC19CDF39EC868A9D2EDEE5D9FF49979EC1A03B0E67F4A

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Updated Oct 22, 2026

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Tendenza di popolarità di Métal Hurlant Comics Moebius, Bilal, Druillet

Punteggio di calore, ultimi 12 mesi

Punteggio di popolarità

8,084°

Questa settimana

▲

0.3%

8,085° allora, 8,084° ora

Questo mese

▲

1.3%

8,089° allora, 8,084° ora

Ultimo anno

▲

30.4%

8,112° allora, 8,084° ora

7,000°

Floor

La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.

+1,027°

Download da Civitai

2,650 download di questa versione esatta su Civitai. I download sono l’ingrediente più pesante e si contano su scala logaritmica: dieci volte i download aggiungono gli stessi 300°, quindi un modello con un milione di download non è mille volte più caldo di uno con mille. Le sei fonti di download condividono questo termine, diviso tra loro in proporzione ai loro conteggi.

+391°

402 like e pollici in su tra le fonti. Un like pesa la metà di un download, sulla stessa scala logaritmica.

−334°

Età

−334° perché i pesi Flux sono usciti nel 2024. Ogni modello eredita l'età dei pesi su cui è costruito: 150° all'anno, fino a 750°, e continua a crescere fino a quel limite. Senza questo, la cima della lista sarebbe fatta da checkpoint del 2022 e 2023 basati solo sui download accumulati in anni.

Mostra dettagli

Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 8,084°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.

1
Inizia dal floor.
Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.
7,000°
totale in corso
2
Aggiungi i download.
2,650 equivalenti di download in totale, da Download da Civitai. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.
+1,027°
8,027°
totale in corso
3
Aggiungi i like.
402 like e pollici in su, con metà del peso di un download.
+391°
8,418°
totale in corso
4
Rimuovi l'età.
I pesi Flux sono usciti nel 2024: 150° all’anno, fino a un massimo di 750°, che cresce fino a quel punto.
−334°
8,084°
totale in corso
=
Il punteggio heat.
Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.
8,084°

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.

Render di esempio

Prompt e impostazioni condivisi da chi ha realizzato questi render su Civitai. Scegli un render per vedere come è stato fatto.

Ottieni questo prompt

Render by Atomease on

Impostazioni

Sampler

Euler

Passi

Guidance

Seed

1363273546

Dimensioni

1280x1920

Prompt

Oceans of molten metal flow through space, ripping apart stars and galaxies as they surge forward like cosmic rivers of destruction. Towering, skeletal structures rise from the galactic floor, their spires made from the bones of fallen worlds. Reality warps as invisible forces tear the sky apart, leaving behind gaping holes where the universe once stood. Out of the void, multi-limbed, insectoid gods crawl, their bodies writhing and reshaping into impossible forms as they consume the last remnants of creation. <lora:atomeaser_v1:1><lora:metal_hurlant_v1:0.5>,<lora:fantastic_planet_v1:0.2>

Render by a6bIp on

Impostazioni

Sampler

Undefined

Passi

Guidance

Seed

1296259653

Dimensioni

832x1216

Clip skip

Peso usato

Prompt

Morgoth stands on the edge of a jagged cliff, his massive,shiny armored form and horned helmet silhouetted against a fiery, glowing horizon. From an over-the-shoulder view, the scene captures the dark lord gazing upon his endless army marching in perfect formation across a desolate, ominous landscape. The eerie atmosphere is heightened by vibrant, glowing colors that clash with deep shadows,under giant eerie sun, creating a chiaroscuro effect that emphasizes the contrast between light and darkness. The epic scale of the scene is infused with mystery and menace, embodying the dark fantasy essence of Lord of the Rings,reflections,crowd, best quality, masterpiece,detailed,dramatic,over the shoulder view,from behind,(close-up:1.5), main focus on Morgoth, asymmetrical compsition, depth of field, forced perspective,traditional media,frank frazetta,nicola samori,gustave dore, J. r. r. tolkien, best quality,masterpiece,Directional Lighting, Tempera, Asymmetry, Solarized,intricate, highly detailed, high contrast, strong shadows, dry brush, oil on canvas,colorful,cyan,electric purple,chrysolite

Render by a6bIp on

Impostazioni

Sampler

Undefined

Passi

Guidance

3.5

Seed

1574349946

Dimensioni

1216x832

Clip skip

Peso usato

Prompt

A futuristic black car with an ornate, gothic-inspired design, resting on a wet street, illuminated by neon reflections on the rain-soaked cobblestones. The custom-made vehicle boasts a streamlined body with large, bold, low-profile wheels that exude power and precision. Its intricate metallic details feature sculpted ornamentation, blending gothic elegance with high-tech futurism. Dramatic lighting cuts through the foggy night, casting long shadows and creating a striking color contrast of glowing neon blues and purples against the sleek black surface of the car. The scene combines gothic sci-fi with Renaissance aesthetics, framed as a masterpiece painting of futuristic high-tech beauty.,deep contrasting shadows, gloss, detailed,vibrant,colorful,color contrast,(dramatic lighting),Picture-perfect image, fog,light particles,expressive,cinematic,((no humans)),UHD,absurdes,visionary,scifi noir.neo-renaissance,crimson, yellow and purple,close-up,zoomed,centered

Render by davidricar57407 on