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오픈 AI 모델 추적

MajicFlus 麦橘超然

8735°
MajicFlus 麦橘超然
제작자
Merjic
(Civitai)
제작자 노트
MajicFlus is a model fine-tuned and merged based on specializing in high-quality portrait generation, with a particular focus on capturing the delicacy and beauty of Asian female. The model emphasizes aesthetics, realism, and user-friendliness, allowing users to generate high-quality results with simple prompts while also handling complex prompts effectively. Model Features - Outstanding Portrait Generation: Optimized for various lighting conditions, ensuring facial details and limb integrity in different compositions. - Versatile Applications: In addition to portraits, the model demonstrates significant improvements in generating non-human subjects and scenes, making it suitable for diverse creative needs. - Ease of Use: Users can achieve impressive results with simple prompts, while longer prompts are also well-supported for fine-grained control. Community Adaptation MajicFlus is launching alongside a collection of LoRAs created by multiple community members. These LoRAs further enhance the model’s functionality and performance, offering users more creative possibilities and enabling the model to adapt to specific styles and scenarios. Weakness - MajicFlus is not designed for generating NSFW content. however, if needed, you can use anatomy LoRAs for such purposes. - MajicFlus exists to address the lack of Asian representation in models within the international community. If you wish to generate images of non-Asian ethnicities, please consider using other high-quality models. 麦橘超然 MajicFlus 是一款基于 微调融合的模型,专注于高质量人像生成,尤其擅长表现 亚洲女性 的细腻与美感。模型以 唯美、写实、易用 为核心特色,能够通过简单的提示词生成优质效果,同时对复杂提示词也有出色的响应能力。 模型特点 - 卓越的人像生成能力: 优化了在不同光影条件下的表现,确保人像在各种构图中的 面部细节 和 肢体完整性。 - 广泛的适用性: 除了人像生成外,模型在生成 非人生物 和 场景 时也有显著改进,适应更多创作需求。 - 简单易用: 用户无需复杂的提示词即可生成高质量作品,同时支持更长提示词的精细控制。 社区适配 MajicFlus 模型在发布的同时,多位社区成员基于模型制作的 LoRA 也将一同发布,进一步扩展了模型的功能与表现力。这些 LoRA 为用户提供了更多样化的创作可能性,使模型能够适应更多特定场景和风格需求。 弱点 - MajicFlus 并非为生成 NSFW 内容而设计。然而,如果有需要,可以使用相关 LoRA 来实现此类目的。 - MajicFlus 的存在是为了解决国际社区中模型缺乏亚洲代表性的问题。如果您希望生成非亚洲种族的图像,请考虑使用其他高质量模型。 参数推荐 Parameter Recommendation - Steps: 20~30 - Distilled CFG Scale: 3.5 - CFG : 1 - Diffusion in Low Bits: float8-e4m3fn - Sampling: Euler + simple/beta (for general),DPM2M + SGM uniform (for skin texture),DEIS + DDIM uniform (for casual realistic look) - Vae: flux vae - Clip: clip_l.safetensors and t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
Civitai에서 26,855회 다운로드 · 좋아요 2,463개
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Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
ModelTrends.ai의 majicFlus 麦橘超然: #7 Hottest Flux model
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Also ranked: #100 Hottest AI model · #6 Hottest Flux base model
Not this creator?
majicFlus 麦橘超然 인기 추세
히트 점수, 지난 12개월
인기 점수
8,735°
이번 주
▼
0.5%
8,738° 당시, 8,735° 현재
이번 달
▼
2.2%
8,747° 당시, 8,735° 현재
지난 1년
▼
26.0%
8,874° 당시, 8,735° 현재
majicFlus 麦橘超然: 히트 점수, 지난 12개월7,000°7,579°8,159°8,738°9,317°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20268,735°ModelTrends.ai
7,000°
기준점
점수는 0°부터 9,999°까지 있어. 7,000° 아래는 아직 어떤 출처에서도 보고되지 않은 모델들을 위해 남겨둔 영역이고, 그 모델들은 목록이 완성되도록 임시 점수를 받지. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야: 실제 데이터는 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 기준점에 위치하고, 그 위로 측정된 점수가 쌓여. 기준점 자체는 모델에 대해 아무것도 말해주지 않고, 위에 쌓인 점수만이 모델 간 차이를 만들어.
+1,216°
Civitai 다운로드
Civitai에서 이 정확한 버전의 다운로드 수 26,855회. 다운로드가 가장 큰 비중이며 로그 스케일로 계산됩니다: 다운로드가 10배 증가하면 300°만큼 증가하므로 백만 다운로드 모델이 천 다운로드 모델보다 1000배 뜨겁지 않습니다. 여섯 다운로드 출처가 이 수치를 공유하며 각 출처 비중에 따라 분배됩니다.
+146°
생성 사이트
Yodayo에서 이 모델 복사본의 다운로드와 생성 실행이 3,285번 있었어. 각 실행은 다운로드 한 번과 같고, 다운로드는 Civitai와 똑같이 계산돼; 모두 다운로드 항목을 공유해.
+510°
좋아요
출처 전반에서 2,524개의 좋아요와 엄지 척이 있어. 좋아요 한 개는 다운로드 절반의 가치가 있고, 같은 로그 스케일로 계산돼.
+47°
채택률
출처를 두 번 측정한 사이에 하루 약 3번 다운로드돼. 평생 평균에서 추측한 게 아니야. 속도는 다운로드 항목의 4분의 1 가치를 가지니, 최근 급증이 나타나도 하루짜리 급등이 수년간 사용량을 앞서지 못해.
+150°
전체 모델
+150°는 이게 전체 모델이기 때문이야: 체크포인트, 즉 가중치 자체야. LoRA나 임베딩은 다른 사람 가중치에 덧붙이는 거라, 같은 인기도라면 체크포인트보다 순위가 높지 않아.
−334°
연령
−334°는 Flux 가중치가 2024에 나왔기 때문이야. 모든 모델은 기반 가중치의 연령을 물려받아: 연간 150°, 최대 750°까지 점수가 깎이고, 그때까지 계속 커져. 이게 없으면 목록 상위가 2022년과 2023년 체크포인트로만 채워졌을 거야, 다운로드가 쌓일 시간이 있었으니까.
상세 내역 보기
이 사이트의 모든 숫자는 확인할 수 있어. 이 모델의 히트 점수는 8,735°이고, 여기서는 각 요소가 하나씩 더해지면서 누적 합계가 표시돼: 기준점, 각 출처가 더하는 점수, 모델 종류에 따른 보너스, 그리고 가중치의 연령이 빼는 점수. 색깔은 위 차트의 구간을 나타내. 마지막에 용어집에서 모든 용어를 정의해.
  1. 1
    기준점부터 시작해.
    왜 7,000°이고 0이 아닌지: 점수는 0°부터 9,999°까지 있고, 7,000° 아래는 아직 출처가 보고하지 않은 모델을 위해 남겨둔 영역이야. 그 모델들은 목록 완성을 위해 임시 점수를 받고, 데이터가 있는 모델보다 순위가 높지 않아. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야. 실제 데이터가 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 여기 있고, 그 뒤로는 모두 측정된 점수야. 기준점 위에는 다운로드가 10배씩 늘어날 때마다 300°씩 10단계가 있어. 기준점은 모든 모델에 같아서 아무것도 결정하지 않고, 위 점수가 모델을 구분해.
    7,000°
    누적 합계
  2. 2
    다운로드 수를 더해.
    총 30,140개의 다운로드 동등치, Civitai 다운로드, 생성 사이트에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.
    +1,216° Civitai 다운로드
    +146° 생성 사이트
    +1,362°
    8,362°
    누적 합계
  3. 3
    좋아요 수를 더해.
    2,524개의 좋아요와 엄지척, 다운로드의 절반 무게로 계산해.
    +510°
    8,872°
    누적 합계
  4. 4
    채택률을 추가하세요.
    지금 하루 약 3개의 다운로드가 있어, 두 번 측정한 차이로 계산하고 무게는 4분의 1이야.
    +47°
    8,919°
    누적 합계
  5. 5
    전체 모델에 보너스.
    체크포인트는 가중치 자체를 담고 있어; 애드온은 같은 인기도면 체크포인트보다 점수가 높지 않아.
    +150°
    9,069°
    누적 합계
  6. 6
    연령을 제외하세요.
    Flux 가중치는 2024에 나왔어: 연간 150°, 최대 750°까지, 그때까지 점점 커져.
    −334°
    8,735°
    누적 합계
  7. =
    히트 점수.
    이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.
    8,735°
용어집: 여기서 쓰는 말들
히트 점수
모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수
실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치
점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일
1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요
모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률
두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정
측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더
토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드
기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트
PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰
Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트)
가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩
다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치
모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령
패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트
이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수
아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간)
7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세
한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델
카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
이 모델의 인기가 카탈로그 다른 모델들과 비교해 어떻게 움직였는지 보여줘: 각 기간마다 다운로드, 좋아요, 사용량이 얼마나 늘었는지, 같은 기간 보통 모델의 성장과 비교해서, 그때의 히트 점수와 함께. 보통 성장보다 위면 상승, 아래면 하락으로 봐. 과거는 오늘까지의 총합, 모델 첫 날, 두 번 측정된 다운로드 속도로 재구성돼; 기간 시작에 없던 모델은 n/a로 표시돼.
예시 작품
Civitai에서 이 작품들을 만든 사람들이 공유한 프롬프트와 설정입니다. 작품을 선택하면 어떻게 만들어졌는지 볼 수 있습니다.
Civitai에 공유된 작품
신고
이 작품에는 공유된 프롬프트가 없습니다.
로컬에서 실행
majicflus_v10.safetensors
11.08 GB · SafeTensor · fp8 · full
다운로드는 Civitai에서 제공합니다. 일부 제작자는 먼저 Civitai 로그인을 요구합니다.