Fallen angels wong ti
Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.
Crea video, immagini, personaggi chat personalizzati e altro.
Sfoglia modelli, rendi e affina da qualsiasi browser o telefono.
Aggiungi Vector al tuo server o unisciti al Discord di Vector. Crea qualsiasi cosa!
Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.
Genera sul sito di Civitai; ogni immagine si paga con crediti Buzz.
Installa programmi locali se il tuo computer ha l’hardware adatto.
Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.
__html__I think this does a pretty good job of getting the style from fallen angels, with the like greeney blacks and wide lens and grain and ridiculous amounts of bloom and the bright saturated colours. I only tried this on epicPhotogasm V1 so you know probably use that, but maybe any photorealistic model based on sd1.5 would work but idk never tested. do your own researchthis is trained for like 1000 steps at 0.003 learning rate on somewhere around 170 424x424 images taken from like 200 that were just a still every 5 seconds throughout the movie, and I deleted all of the images that were…__html__I think this does a pretty good job of getting the style from fallen angels, with the like greeney blacks and wide lens and grain and ridiculous amounts of bloom and the bright saturated colours. I only tried this on epicPhotogasm V1 so you know probably use that, but maybe any photorealistic model based on sd1.5 would work but idk never tested. do your own researchthis is trained for like 1000 steps at 0.003 learning rate on somewhere around 170 424x424 images taken from like 200 that were just a still every 5 seconds throughout the movie, and I deleted all of the images that were blurry, or didn't really show anything interesting. I tried that and I noticed it would make all the faces look kinda like wong so I deleted a bunch more images with that dude's face in them, and also got rid of a lot of images that I thought were boring. trained for another like 700 or so steps at 0.001 learning rate. all of this was on SD 1.5 VAE pruned I think so yeah thanks for reading
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.
