Model
.ai
theo dõi các mô hình AI mở

晖映 Enhanced Backlighting

8088°
晖映 Enhanced Backlighting
Tạo bởi
AlchemistW
trên Civitai

晖映 Enhanced Backlighting by AlchemistW Enhanced Backlighting is a Lora used to improve the backlighting and sidelighting effects in environments with strong lighting contrast. Many models have not adjusted their noise_offset, which can result in an overly balanced overall brightness and a lack of emphasis on dark areas or photographic reflection effects, especially for 2D models. Even when the prompt for backlighting is given, the character still appears to have the same brightness as the environment, lacking a prominent highlight and making the image appear very "flat" in tone. This LORA…晖映 Enhanced Backlighting by AlchemistW Enhanced Backlighting is a Lora used to improve the backlighting and sidelighting effects in environments with strong lighting contrast. Many models have not adjusted their noise_offset, which can result in an overly balanced overall brightness and a lack of emphasis on dark areas or photographic reflection effects, especially for 2D models. Even when the prompt for backlighting is given, the character still appears to have the same brightness as the environment, lacking a prominent highlight and making the image appear very "flat" in tone. This LORA intentionally deepens the contrast to improve this problem and has a natural light illumination improvement effect for both 2D and 3D models. Try it at a weight of 0.5 with your favorite base model as a safe starting point. Your /guidance setting may also affect the effect, so adjust both accordingly

Ghi chú của tác giả
晖映 Enhanced Backlighting [Eng ver below] 607323927751959196 这是一个用来改善逆光侧光环境光照效果的Lora,许多模型的noise_offset未经调整,会导致画面整体亮度过于均衡,显得没有暗区重点或者摄影反光效果,尤其是二次元类model,即使是给出了backlighting的prompt,人物依然会显得亮度和环境保持一致,缺乏重点的突出,显得画面色调很”平“,这个LORA特意加深了对比度来改善这个问题,对于二三次元的模型都有自然光的照射改善效果。 - 特别提示:由于trigger word忘记区分,使用backlighting这个prompt会比较重的加深对比和自然光效,如果你不喜欢这种风格,可以尝试去掉它并改变Lora的权重,可以得到一些较轻的效果。计划在后续版本里通过特殊关键字解决这个问题。 - 特别提示2:这个Lora针对丁达尔现象也有不错的效果,甚至可以在二次元模型中搭配另外一个尚在完善中的Lora模拟出来。即Komorebi 日语(木漏れ日),效果请见例图。待测试完善后会择机发布的。 - 特别提示3:Lora的权重和CFG高低都会影响阳光的效果,如果不希望画面出现太多夕阳余晖的感觉,可以通过提示词改善或者降低权重或CFG 对比效果如下: 提示词均为1girl,backlighting Enhanced Backlighting is a Lora used to improve the backlighting and sidelighting effects in environments with strong lighting contrast. Many models have not adjusted their noise_offset, which can result in an overly balanced overall brightness and a lack of emphasis on dark areas or photographic reflection effects, especially for 2D models. Even when the prompt for backlighting is given, the character still appears to have the same brightness as the environment, lacking a prominent highlight and making the image appear very "flat" in tone. This LORA intentionally deepens the contrast to improve this problem and has a natural light illumination improvement effect for both 2D and 3D models. - Special Note: Due to forgetting to distinguish the trigger word, using the prompt 'backlighting' will heavily increase the contrast and natural light effect. If you don't like this style, you can try removing it and changing the weight of Lora to achieve a lighter effect. We plan to solve this problem through special keywords in future versions. - Special Note 2: This Lora has a good effect on the Ding Darr phenomenon, and can even be combined with another Lora, which is still under development, to simulate the effect of 'Komorebi' in Japanese (sunlight filtering through trees) for 2D models. Please refer to the example image for the effect. It will be released after testing and improvement. - Special Note 3: The weight and CFG of Lora will affect the effect of sunshine. If you don't want the screen to have too much sunset glow, you can improve or lower the weight or CFG through prompt words. The comparison effect is as upside img. The prompt words are '1girl' and 'backlighting'.
Từ kích hoạt
backlighting
10,131 lượt tải · 1,589 lượt thích trên Civitai
SHA256
8562C93EAE008100E8A10EE3E072D3F33C0E09EF33D534BF5BA9E20BF6764E6C
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
晖映 Enhanced Backlighting trên ModelTrends.ai: #34 Hottest Stable Diffusion 1.5 LoRA
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #88 Hottest Stable Diffusion 1.5 model
Not this creator?
Xu hướng phổ biến của 晖映 Enhanced Backlighting
Điểm nhiệt, 12 tháng gần đây
Điểm nhiệt
8,088°
Tuần này
▼
0.1%
8,090° lúc đó, 8,088° bây giờ
Tháng này
▼
0.2%
8,097° lúc đó, 8,088° bây giờ
Năm qua
▼
2.7%
8,173° lúc đó, 8,088° bây giờ
晖映 Enhanced Backlighting: Điểm nhiệt, 12 tháng gần đây7,000°7,475°7,950°8,425°8,901°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20268,088°ModelTrends.ai
7,000°
Điểm sàn
Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°. Mọi thứ dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn nào báo cáo, chúng mang một số thay thế ở đó để danh sách luôn đầy đủ. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được: một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải sẽ đứng ở điểm sàn, và các số đo sẽ cộng dồn trên đó. Điểm sàn không nói gì về mô hình; chỉ có các độ trên nó mới phân biệt được các mô hình với nhau.
+1,092°
Lượt tải Civitai
10,131 lượt tải phiên bản chính xác này trên Civitai. Lượt tải là yếu tố nặng nhất và được tính trên thang logarit: tăng gấp mười lượt tải cộng thêm 300°, nên mô hình có một triệu lượt tải không nóng gấp nghìn lần mô hình có một nghìn lượt tải. Sáu nguồn lượt tải chia sẻ chung một điều kiện này, phân bổ theo tỷ lệ lượt tải của họ.
+123°
Trang tạo ảnh
1,139 lượt tải và lượt chạy của bản sao mô hình trên PixAI. Mỗi lượt chạy tính như một lượt tải, và lượt tải của chúng tính như lượt tải Civitai; tất cả đều chia sẻ thành phần lượt tải.
+482°
Lượt thích
1,624 lượt thích và bấm ngón tay cái trên các nguồn. Một lượt thích được tính bằng nửa lượt tải, trên cùng thang logarit.
−609°
Tuổi
−609° vì trọng số SD15 được phát hành vào 2022. Mỗi mô hình thừa hưởng tuổi của trọng số nó dựa trên: 150° mỗi năm, tối đa 750°, và nó tiếp tục tăng cho đến đó. Nếu không có điều này, top danh sách sẽ là các checkpoint 2022 và 2023 dựa trên lượt tải tích tụ nhiều năm.
Hiển thị phân tích chi tiết
Mọi con số trên trang này đều có thể kiểm tra được. Điểm nhiệt của mô hình này là 8,088°, và đây là cách nó được xây dựng từng thành phần một, với tổng điểm chạy sau mỗi bước: điểm sàn, số độ mà mỗi nguồn đóng góp, điểm thưởng cho loại mô hình và điểm trừ theo tuổi của trọng số. Màu sắc tương ứng với các dải trên biểu đồ phía trên. Phần chú giải ở cuối định nghĩa mọi thuật ngữ.
  1. 1
    Bắt đầu từ điểm sàn.
    Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.
    7,000°
    tổng đang chạy
  2. 2
    Thêm lượt tải về.
    11,270 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Lượt tải Civitai, Trang tạo ảnh. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.
    +1,092° Lượt tải Civitai
    +123° Trang tạo ảnh
    +1,215°
    8,215°
    tổng đang chạy
  3. 3
    Thêm lượt thích.
    1,624 lượt thích và giơ ngón tay cái, bằng một nửa trọng số của lượt tải.
    +482°
    8,697°
    tổng đang chạy
  4. 4
    Bỏ tuổi ra.
    Trọng số SD15 ra mắt vào 2022: 150° mỗi năm, tối đa 750°, tăng dần cho đến lúc đó.
    −609°
    8,088°
    tổng đang chạy
  5. =
    Điểm nhiệt.
    Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.
    8,088°
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
Điểm nhiệt
Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm
7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải
Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log
Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích
Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng
Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính
Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder
Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde
Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh
Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter
Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint)
Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding
Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số
Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi
Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình
Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế
Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng
Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình
Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Cách mà độ phổ biến của mô hình này thay đổi so với phần còn lại của danh mục: sự tăng trưởng về lượt tải xuống, lượt thích và sử dụng qua từng giai đoạn, so với sự tăng trưởng điển hình của mô hình trong cùng giai đoạn, cùng với điểm nhiệt của nó lúc đó. Cao hơn mức tăng trưởng điển hình là tăng, thấp hơn là giảm. Quá khứ được tái tạo từ tổng số hiện tại, ngày đầu tiên của mô hình và tốc độ tải xuống đo được khi có hai lần đọc; mô hình không tồn tại vào đầu giai đoạn sẽ hiển thị n/a.
Ảnh mẫu
Prompt và thiết lập do những người tạo ra các ảnh này trên Civitai chia sẻ. Chọn một ảnh để xem nó được tạo như thế nào.
Render by AlchemistW on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Báo cáo
Thiết lập
Sampler
DPM++ SDE Karras
Số bước
28
Guidance
4
Seed
1738549951
Kích thước
512x768
Clip skip
2
Prompt
tree,forest,
Prompt phủ định
(easynegative:1.2), (painting by bad-artist-anime:0.8), (verybadimagenegative_v1.3:1), (low quality:1.2), (worst quality:1.2),Scribbles,Low quality,Low rated,Mediocre,3D rendering,Screenshot,Software,UI,watermark,signature
Thiết lập
Sampler
DPM++ SDE Karras
Số bước
30
Guidance
7
Seed
2060624024
Kích thước
512x320
Clip skip
2
Prompt
no dyed hair, (best quality, masterpiece, perfect face, beautiful and aesthetic:1.2, colorful, dynamic angle, highest detailed face), In the gentle glow of a campfire, two girls share ghost stories, their faces lit by the flickering firelight, a sense of eerie excitement in the air. <lora:backlighting:0.5>
Prompt phủ định
FastNegativeV2,
Chạy cục bộ
backlighting.safetensors
144 MB · SafeTensor
Tải xuống do Civitai cung cấp. Một số tác giả yêu cầu đăng nhập Civitai trước.