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CyberRealistic

cyberdelia

**CyberRealistic** is a photorealistic image generation model built upon the **Stable Diffusion 1.5 (SD 1.5)** architecture. Developed by Cyberdelia, this model excels at producing lifelike portraits and scenes with minimal prompt engineering, making it ideal for creators seeking high-quality outputs without complex configurations. - **Model Type**: Text-to-Image Generation - **Base Model**: Stable Diffusion 1.5 (SD 1.5) - **Format**: `safetensors` - **Version**: v8.0 - **Creator**: Cyberdelia - **File Size**: ~6.3 GB - **License**: CreativeML Open RAIL++-M License - **Photorealism**: Generates highly detailed and realistic images, particularly effective for human subjects. - **Ease of Use**: Designed for simplicity; achieves impressive results with straightforward prompts. - **Integrated VAE**: Comes with a baked-in Variational Autoencoder for enhanced image quality. - **Versatility**: Suitable for various applications, including portraits, fashion, and cinematic scenes.

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**CyberRealistic Flux** CyberRealistic Flux (FLUX.1 dev)! It’s designed to make realistic images, both safe-for-work and not-so-safe-for-work. It’s not perfect yet, but it’s a solid start and sets things up for what’s coming next.

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**CyberRealistic Pony** is the awesome Pony Diffusion with some CyberRealistic elements. - **Photorealism**: Generates highly detailed and realistic pony images, capturing intricate textures and lighting. - **Ease of Use**: Achieves impressive results with straightforward prompts. - **Integrated VAE**: Comes with a baked-in Variational Autoencoder for enhanced image quality. - **Versatility**: Suitable for various applications, including character design, illustrations, and concept art. - May produce content that could be considered sensitive; use responsibly. - Some prompts involving abstract or non-pony content may not perform as well due to the model's specialized training. - Lighting and textures may occasionally be too clean or smooth depending on sampling choices.

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**CyberRealistic XL** is a photorealistic image generation model based on **Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL)**. It is designed to produce highly realistic, cinematic-quality outputs with minimal prompt engineering. This checkpoint is optimized for portraits, fashion, and editorial-style scenes, but also handles a wide range of creative prompts with remarkable fidelity. - **Model Type**: Image generation (Text-to-Image) - **Base Model**: Stable Diffusion XL 1.0 - **Format**: `safetensors` - **Latest Version**: v5.7 - **Creator**: Cyberdelia - **File Size**: ~6.31 GB - **License**: CreativeML Open RAIL++-M License - ⚡ **Ultra-Photorealism** – Exceptional detail in faces, lighting, and textures. - 🧩 **Effortless Prompting** – Works well with short prompts, but supports complex ones too. - 🪞 **Skin & Eye Fidelity** – Improved clarity in eyes, skin detail, and facial structure. - 🔧 **Built-in VAE** – No need for an external VAE; optimized out of the box.

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**CyberRealistic XL Desire** is a photorealistic image generation model based on **Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL)**. It is designed to produce highly realistic, cinematic-quality outputs with minimal prompt engineering. This checkpoint is optimized for portraits, fashion, and editorial-style scenes, but also handles a wide range of creative prompts with remarkable fidelity.

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This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

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SecureBERT-NER

CyberPeace-Institute

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This model is based on DistilBERT and has been fine-tuned for multilabel classification of Emails and URLs as safe or potentially phishing. - __Base Architecture:__ DistilBERT - __Task:__ Multilabel Classification - __Fine-tuning Framework:__ Hugging Face Trainer API - __Training Duration:__ 3 epochs - __Accuracy:__ 99.58 - __F1-score:__ 99.579 - __Precision:__ 99.583 - __Recall:__ 99.58

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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