Cinematix

Ideal para principiantes. Flujos de trabajo potentes, curva de aprendizaje baja.

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Creado por

airesearch

en 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

Notas del creador

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:

SHA256

1EC9F9808B8E6F37EF1865156B32647B9FCB0A9F63308EA89B9252EDAA28A80D

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Tendencia de popularidad de Cinematix

Puntuación de calor, últimos 12 meses

Puntuación de popularidad

7,475°

Esta semana

n/a

No fue lanzado/seguido

Este mes

n/a

No fue lanzado/seguido

Último año

n/a

No fue lanzado/seguido

7,000°

Piso

La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.

+685°

Descargas en Civitai

188 descargas de esta versión exacta en Civitai. Las descargas son el ingrediente más pesado y se cuentan en escala logarítmica: diez veces las descargas suman los mismos 300°, así que un modelo con un millón de descargas no es mil veces más popular que uno con mil. Las seis fuentes de descargas comparten ese término, repartido entre ellas según sus conteos.

+135°

Me gusta

7 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.

+2°

Tasa de adopción

Unos 0 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.

+150°

Modelo completo

+150° porque este es un modelo completo: un checkpoint, los pesos mismos. Un LoRA o un embedding es un complemento a los pesos de otro y no supera en rango a un checkpoint con igual popularidad.

−497°

Antigüedad

−497° porque los pesos SDXL salieron en 2023. Cada modelo hereda la antigüedad de los pesos en los que se basa: 150° por año, hasta 750°, y sigue creciendo hasta entonces. Sin esto, la cima de la lista serían checkpoints de 2022 y 2023 basados en descargas que tuvieron años para acumularse.

Mostrar desglose detallado

Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 7,475°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.

1
Empieza en el piso.
Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
7,000°
total acumulado
2
Suma las descargas.
188 equivalentes a descargas en total, de Descargas en Civitai. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
+685°
7,685°
total acumulado
3
Suma los likes.
7 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
+135°
7,820°
total acumulado
4
Añade la tasa de adopción.
Unos 0 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+2°
7,822°
total acumulado
5
Bono por un modelo completo.
Un checkpoint lleva los pesos en sí; los complementos no superan a uno con igual popularidad.
+150°
7,972°
total acumulado
6
Quita la antigüedad.
Los pesos de SDXL salieron en 2023: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
−497°
7,475°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
7,475°

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.

Renders de ejemplo

Prompts y ajustes compartidos por quienes hicieron estos renders en Civitai. Elige un render para ver cómo se hizo.

Obtener este prompt

Render by airesearch on

Ajustes

Sampler

DPM++ 2M SDE

Pasos

Guidance

Semilla

276535772

Tamaño

768x1024

Prompt

WW1 fighter pilot movie costume , richthofen party

Render by airesearch on

Ajustes

Sampler

DPM++ 2M SDE

Pasos

Guidance

Semilla

2257831293

Tamaño

1024x1024

Prompt

fur coat of a 1890 wild west trapper, outfit of a seasoned scout

Render by airesearch on

Ajustes

Sampler

DPM++ 2M SDE

Pasos

Guidance

Semilla

2982718366

Tamaño

1024x1024

Prompt

spacesuit, red white stripe, racing design

Render by airesearch on

¿Qué es ComfyUI? Guía para principiantes sobre nodos, flujos de trabajo y el primer gráfico

Ajustes

Sampler

DPM++ 2M SDE

Pasos

Guidance

Semilla

3019793877

Tamaño

768x1024

Prompt

cheap green alien costume silver overall spacesuit bodysuit for party

Ejecutar en local

Cómo instalar

17 de dic de 2025

Abrir Civitai Descargar

cinematix_v1Inpainting.safetensors

6.46 GB · SafeTensor · fp16 · pruned

Las descargas las sirve Civitai. Algunos creadores piden iniciar sesión en Civitai primero.

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