Apps que suportam as tags do ModelTrends permitem que você execute/instale modelos copiando este código no seu prompt, sem precisar configurar nada. Procure nosso ícone em apps que suportam, como o Prism (abaixo).
Modelo NSFW. Suas imagens ficam ocultas enquanto o NSFW está desligado; ligue o NSFW para vê-las.
Character lora focused on Chun-Li from Capcom's Street Fighter. It contains a variety of Chin-Li's versions and requires some additional prompting to bring out its full potential. makes her look really good, but other base models also work. As proposed by the author: Good General Tags: brown hair, wide hips, thick thighs, muscular female, kicking, fighting stance, perfect brown eyes with white sclera, flexible SF2 Chun (Chun Classic): chinese clothing, blue dress, double bun, pelvic curtain, pantyhose, bun cover, puffy short sleeves, sash, white footwear, SFA Chun (Fortnite Chun): blue vest,…Character lora focused on Chun-Li from Capcom's Street Fighter. It contains a variety of Chin-Li's versions and requires some additional prompting to bring out its full potential. makes her look really good, but other base models also work. As proposed by the author: Good General Tags: brown hair, wide hips, thick thighs, muscular female, kicking, fighting stance, perfect brown eyes with white sclera, flexible SF2 Chun (Chun Classic): chinese clothing, blue dress, double bun, pelvic curtain, pantyhose, bun cover, puffy short sleeves, sash, white footwear, SFA Chun (Fortnite Chun): blue vest, unitard, blue pants, skintight, yellow ribbon, short hair, sneakers, bare shoulders (Gets the best look without Wide Hips and Thick Thighs tags) SF5 Chun (No-Bun Chun): chinese clothing, black dress, gold trim, pelvic curtain, ponytail, double braid, long hair, cleavage (This is the least consistent one, you may want to put Pantyhose in the negative tags) SF6 Chun (Aul Lady Chun): mature female, makeup, yellow ribbon, chinese clothing, cleavage cutout, white shirt, tight pants, blue pants (Looks more accurate without the Muscular Female tag, you may want to put Unitard in the negative tags so as to not confuse it with SFA's costume)
Notas do criador
This is my second-ish attempt at making a LoRA, so constructive criticism is appreciated.
Trained on altogether way too many images (around 1700) This gives you an accurate Chun every time. Works great with any model and any style LoRA at 1 weight, but it was trained on a lot of hentai, so you may have trouble with nipples and cameltoe showing through.
I tried adding trigger words for Chun's different outfits, but they didn't work so well. If you're looking to make a specific Chun costume, there are tags you can input that you can see in the image examples. In general, they are:
Good General Tags: brown hair, wide hips, thick thighs, muscular female, kicking, fighting stance, perfect brown eyes with white sclera, flexible
SF2 Chun (Chun Classic): chinese clothing, blue dress, double bun, pelvic curtain, pantyhose, bun cover, puffy short sleeves, sash, white footwear,
SFA Chun (Fortnite Chun): blue vest, unitard, blue pants, skintight, yellow ribbon, short hair, sneakers, bare shoulders (Gets the best look without Wide Hips and Thick Thighs tags)
SF5 Chun (No-Bun Chun): chinese clothing, black dress, gold trim, pelvic curtain, ponytail, double braid, long hair, cleavage (This is the least consistent one, you may want to put Pantyhose in the negative tags)
SF6 Chun (Aul Lady Chun): mature female, makeup, yellow ribbon, chinese clothing, cleavage cutout, white shirt, tight pants, blue pants (Looks more accurate without the Muscular Female tag, you may want to put Unitard in the negative tags so as to not confuse it with SFA's costume)
A escala vai de 0° a 9.999°. Tudo abaixo de 7,000° é reservado para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas. 7,000° é onde começam os dados medidos: um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica no piso, e as medições preenchem os graus acima dele. O piso não diz nada sobre o modelo; só os graus acima dele dizem, e são eles que diferenciam um modelo do outro.
+1,121°
Downloads no Civitai
5,456 downloads desta versão exata no Civitai. Downloads são o ingrediente mais pesado e são contados numa escala logarítmica: dez vezes os downloads adicionam os mesmos 300°, então um modelo com um milhão de downloads não é mil vezes mais quente que um com mil. As seis fontes de downloads compartilham esse termo, dividido entre elas proporcionalmente aos seus contadores.
+429°
Curtidas
724 curtidas e thumbs up nas fontes. Uma curtida vale metade de um download, na mesma escala logarítmica.
−609°
Idade
−609° porque os pesos da família SD15 saíram em 2022. Todo modelo herda a idade dos pesos em que foi construído: 150° por ano, até 750°, e continua crescendo até lá. Sem isso, o topo da lista seria só checkpoints de 2022 e 2023 baseados em downloads que tiveram anos para acumular.
Mostrar detalhamento
Cada número neste site pode ser verificado. A pontuação de popularidade deste modelo é 7,941°, e aqui ela é construída um ingrediente de cada vez, com o total acumulado após cada um: o piso, os graus que cada fonte adiciona, o bônus pelo tipo de modelo e o que a idade dos pesos subtrai. As cores são as faixas do gráfico acima. O glossário no final define cada termo.
1
Comece pelo piso.
Por que 7,000° e não zero: a escala vai de 0° a 9.999°, e a parte abaixo de 7,000° é reservada para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas e nunca ficarem acima de um modelo com dados. 7,000° é onde começam os dados medidos. Um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica aqui; tudo que vem depois é medição, e o espaço acima do piso tem dez passos de dez vezes mais downloads, com 300° cada. O piso é o mesmo para todo modelo, então ele não decide nada; os graus acima dele é que decidem.
7,000°
total acumulado
2
Some as downloads.
5,456 equivalentes a downloads no total, de Downloads no Civitai. Dez vezes os downloads adicionam o mesmo 300°, então o tamanho importa, mas nunca domina a pontuação.
+1,121°
8,121°
total acumulado
3
Some os likes.
724 likes e joinhas, valendo metade de um download.
+429°
8,550°
total acumulado
4
Remova a idade.
Os pesos SD15 saíram em 2022: 150° por ano, até 750°, crescendo até lá.
−609°
7,941°
total acumulado
=
A pontuação heat.
Onde este modelo está em todas as listas deste site. Nada mais altera isso.
7,941°
Glossário: os termos usados aqui
Pontuação heat
Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo
Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads
Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica
Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes
Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção
Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado
Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder
Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde
Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração
Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter
Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint)
Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding
Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos
A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade
Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família
Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória
Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência)
Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência
Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico
O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Como a popularidade deste modelo mudou em relação ao resto do catálogo: seu crescimento em downloads, curtidas e uso em cada período, medido contra o crescimento típico dos modelos no mesmo período, junto com sua pontuação de calor na época. Acima do crescimento típico significa alta, abaixo significa queda. O passado é reconstruído a partir dos totais de hoje, do primeiro dia do modelo e da velocidade de download medida quando existem duas leituras; um modelo que não existia no começo do período mostra n/a.
Renders de exemplo
Prompts e configurações compartilhados por quem fez estes renders no Civitai. Escolha um render para ver como foi feito.
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Contexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.43/M, saída $0.87/M
MiMo-V2.6-Pro é o modelo principal da Xiaomi: um sistema esparso Mixture-of-Experts com 1,02 trilhão de parâmetros totais (42 bilhões ativados) que lida com texto, imagem, vídeo e áudio em um único modelo. Sua característica definidora é um pipeline de aprendizado por reforço projetado para se autoaperfeiçoar por meio da exploração, em vez de fine-tuning separado por domínio. É ideal para equipes que executam fluxos de trabalho agentivos complexos, código de contexto longo ou tarefas de pesquisa, e para quem quer um modelo de ponta com pesos abertos a preços abaixo de um dólar por milhão.
Conhecido por
Verdadeiro omnimodal: texto, imagem, vídeo e áudio tratados nativamente em um único modelo
Janela de contexto de 1 milhão de tokens — suficiente para repositórios completos ou execuções multi-sessão de agentes
Única execução mista de RL em tarefas de codificação, visual, geral e cibersegurança
Um modelo de ponta sério com pesos abertos para trabalho agentivo e de contexto longo — o preço é justo, mas o requisito de hardware não é para qualquer um.Veredito do capitão