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Guides: techniques, setup, and troubleshooting

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ModellExterne Quelle

Dark ฿east 5C 首发 SALE | 黑兽 H3 Director2 (Pending)

checkpointKrea 2
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AufgelistetUnrated
ModellExterne Quelle

china dress

loraStable Diffusion 1.5
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AufgelistetUnrated
ModellExterne Quelle

Soccer Uniforms - Clothing Gallery LYCORIS (20+ Football Uniforms)

loraStable Diffusion 1.5
Status
AufgelistetUnrated
ModellExterne Quelle

[PonyXL] Transformation / TF Assist

loraPony Diffusion
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ModellExterne Quelle

【Art Style】Morikura En - FLUX , Pony & Animagine

loraFLUX.1 [dev]
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ModellExterne Quelle

diffusion_pytorch_model.safetensors

controlnet
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ModellCivitai

yinit

Originally posted to HuggingFace by sd-concepts-library yinit on Stable Diffusion This is the yinit-dropcap concept taught to Stable Diffusion via Textual Inversion. You can load this concept into the Stable...

TextualInversionSD 1.5
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CyberRealistic XL

checkpointSDXL 1.0
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ModellHugging Face

Chatterbox Multilingual Pt Pt

> 🎙️ Live demo: Try this model in the ResembleAI/Chatterbox-Multilingual-TTS-pt-pt Space.

Text modelResembleAI/chatterbox
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overbrabreas.safetensors

diffusion_model
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ModellHugging Face

SAVANT Scene Description LoRA

This repository contains the LoRA adapter for the scene description model (Phase 1) described in the SAVANT paper, currently under peer review.

OtherQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
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ModellExterne Quelle

LTX2.3_DMD_reshaped_r256.safetensors

loraLTX-Video 2.3
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ModellExterne Quelle

Babes

checkpointIllustrious
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ModellHugging Face

Clearspeech Unet

AI-Powered Speech Enhancement & Transcription System

Other
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ModellCivitai

粟根 こころ (Awane Kokoro) | Magia Record | NoobAI-XL

Awane Kokoro, a character from Magia Record: Puella Magi Madoka Magica Side Story.

LoConNoobAI
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ModellExterne Quelle

赤峰五月 Akamine Satsuki Fuuki Iinchou wa Mochikaerarete Moteasobarete.safetensors

lora
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ModellExterne Quelle

艾丽丝 Eris Grayrat S3 Long Hair Mushoku Tensei.safetensors

lora
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ModellExterne Quelle

platonic_z_lora_v0.7-step00001600.safetensors

lora
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ModellCivitai

Dane (Experimental)

This character was trained on 49 images of 49 different Danish women of various ages and from various times, from past 60 or so years.

TextualInversionSD 1.5
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ModellExterne Quelle

fastLowVRAMFlux1D4gb_basedOnGenova.safetensors

vaeFLUX.1 [dev]
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