AniVerse
详情
下载文件
关于此版本
模型描述
**!!! 严禁在 CivitAI 之外上传/分享我的模型 *** !!!
在 Mage.Space 查看我的独家模型：AniMage PXL • AniReal PXL • Lucid Dream • AniMage SD1.5 • Realistic Portrait
SDXL - Pony：AniVerse PXL • AniMerge PXL • AniToon PXL • AniMics PXL • AniVerse XL
SD1.5：AniVerse • AniThing • AniMerge • AniMesh • AniToon • AniMics
同时与 Shakker.ai 合作
本模型仅限个人使用，且允许个人合并（*）。
如需商业用途，请务必联系我（Ko-fi）或通过邮箱：samuele[dot]bonzio[at]gmail[dot]com
⬇ 阅读下方信息以获取高质量图像（点击“显示更多”）⬇
Aniverse — 这只是开始！
这是一个长期项目，我计划每次更新都加入一些新东西！
名称融合了“Animation”（动画）和“Universe”（宇宙）两个词（同时也玩了个文字游戏：Any + Universe → Anyverse → Aniverse）
-> 如果您满意使用我的模型，请点击❤️关注我的进展，并考虑在模型评价中留下⭐⭐⭐⭐⭐，这对我来说非常重要！
提前感谢您 🙇
别忘了发布您使用此模型创作的作品！我非常期待看到您的想象力能创造出什么！
推荐设置：
过度的负面提示词会降低您的创作质量，请遵循以下建议！
在应用 LoRA 生成您喜爱的角色前，先尝试不使用 LoRA。您可能会惊讶于这个模型自身的表现！
A1111 我的设置：
我在家用 PC 上使用 A1111 的设置如下：
- 设置 COMMANDLINE_ARGS= --xformers
若您无法安装 xFormers（请参见下方），请使用我的 Google Colab 设置：
- 设置 COMMANDLINE_ARGS= --disable-model-loading-ram-optimization --opt-sdp-no-mem-attention
我的 A1111 版本： v1.6.0-RC-28-ga0af2852 • python: 3.10.6 • torch: 2.0.1+cu118 • xformers: 0.0.20 • gradio: 3.41.2
如需在您的家用 PC 上启用类似我的 xFormers 优化（如何安装 xFormers）：
在 A1111 中点击“设置标签”
在左侧栏点击“优化”
在“交叉注意力优化”中选择：“xformers”
点击“应用设置”
重启您的 Stable Diffusion
若您无法安装 xFormers，请使用 SDP-ATTENTION（如我的 Google Colab 设置）：
在 A1111 中点击“设置标签”
在左侧栏点击“优化”
在“交叉注意力优化”中选择：“sdp-no-mem - scaled dot product without memory efficient attention”
点击“应用设置”
重启您的 Stable Diffusion
如何模拟 NVIDIA GPU：
在 A1111 中点击“设置标签”
在左侧栏点击“显示所有页面”
搜索“随机数生成器源”
选择：“NV”
点击“应用设置”
重启您的 Stable Diffusion
若您使用我的模型，请为您的 A1111 安装 ADetailer 扩展。
进入 Stable Diffusion 的“扩展”标签页：
进入“从 URL 安装”子部分
点击“安装”按钮安装扩展
重启您的 Stable Diffusion
如何安装 Euler Smea Dyn 和 Euler Max 采样器：
在 A1111 中点击“扩展标签”
点击“从 URL 安装”
在“扩展的 Git 仓库 URL”中输入：https://github.com/licyk/advanced\_euler\_sampler\_extension
安装完成后，点击“已安装”标签
点击“应用并退出”
重启您的 Stable Diffusion
现在在采样器列表末尾会出现新的采样器
如何将 ADetailer 与 Euler Smea Dyn 和 Euler Max 采样器配合使用：
在 A1111 中点击“txt2img”标签
展开并点击“启用 ADetailer”
向下滑动并展开“修复”区域
点击并开启“使用独立采样器”
现在选择：“DPM++ 2M Karras”（或您喜欢的采样器）
VAE：已包含（但通常我仍使用 840000 ema pruned）
Clip skip：2
超分辨率：4x-Ultrasharp 或 4X NMKD Superscale
采样方法：DPM++ 2M SDE Karras
宽度：576（或 768）
高度：1024
CFG Scale：3 → 步数：15
CFG Scale：4 → 步数：20
CFG Scale：5 → 步数：25
CFG Scale：6 → 步数：30…以此类推…
我最喜欢的提示词：
(masterpiece, best quality, highres:1.2), (photorealistic:1.2), (intricate and beautiful:1.2), (detailed light:1.2), (colorful, dynamic angle), RAW photo, upper body shot, fashion photography, 您的提示词, (highres textures), dynamic pose, bokeh, soft light passing through hair, (abstract background:1.3), (sharp), exposure blend, bokeh, (hdr:1.4), high contrast, (cinematic), (muted colors, dim colors, soothing tones:1.3), morbid
负面提示词：
(worst quality, low quality), negative_hand-neg, bad-hands-5, naked, nude, braless, cross, sepia, black&white, B&W, painting, drawing, illustration
您也可以使用以下负面嵌入：
5) 对于男性图像：girl, woman, female, tits, BadImage_v2-39000, negative_hand-neg, bad-hands 5
高分辨率修复设置：
我不使用高分辨率修复（HiRes.Fix），因为：
1）在我的电脑上无法正常工作
2）我的模型不需要它。请使用 txt2image、ADetailer 以及资源标签页中推荐的超分辨率器。
若您仍希望使用，这是由 MarkWar 发给我的设置（关注他，欣赏他的创作 ❤️）：
高分辨率放大倍率： 1.5
高分辨率步数： 20~30
高分辨率超分辨率器： R-ESRGAN 4x + Anime6B,
去噪强度： 0.4
ADetailer： face_yolov8n
如何安装和使用 ADetailer： 点击此处
修复设置：
当我使用修复功能时，我仅修改面部（我的旧电脑上高分辨率修复无法工作且会卡住）。我的设置如下：
点击 img2img 标签，然后点击 inpaint →
仅涂抹面部（面部、颈部、耳朵等），然后设置：
修复已遮罩部分
仅遮罩
仅遮罩填充像素：12
采样步数：50
设置：仅遮罩
批量大小：8
在正向提示词中输入：(ultra realistic, best quality, masterpiece, perfect face)然后点击 GENERATE
ControlNet 和提示词指导视频教程：
感谢：tejasbale01 - Spidey Ai Art Tutorial（在 YouTube 上关注他）
Animesh Full V1.5 + Controlnet | 提示词指南 |
您喜欢我的作品吗？
如果您愿意，可以帮我购买一台用于 Stable Diffusion 的新电脑！
❤️ 您可以为我买一杯 （浓缩咖啡……我是意大利人） 或啤酒 ❤️
如果您好奇，这是我的硬件清单：Amazon 好物清单
我要感谢 Olivio Sarikas 和 SECourses 的视频教程！（我非常期待看到您使用我的模型制作的视频 ❤️）
您需独自承担因不当使用本模型而产生的一切法律责任
(*) MarkWar 获得我授权，可自由使用我的所有模型。
(**) 为何我设定如此严格的规则？因为我厌倦了看到像 Pixai（及许多其他网站）这样，依靠模型创作者的成果致富，却不给予任何回报。
(***) 由我创建的低秩自适应模型（LoRAs）和检查点。
根据 Creative ML OpenRAIL-M 许可证第三条，衍生内容（即 LoRA、检查点、混合及其他衍生内容）可自由修改并重新分发。但此类授权由每个模型在 Civitai.com 上单独注明。我发布的所有模型均禁止在其他提供生成服务的网站上托管、重新发布、上传或以其他方式使用，除非获得我明确授权。
(****) 根据意大利法律（我是意大利人）：
著作权法（1941年4月22日第633号法律，及其后续修订，最近一次为2017年10月16日第148号立法法令）规定，对“具有创造性性质的智力作品”予以保护，涵盖文学、音乐、美术、建筑、戏剧和电影，无论其表达方式或形式如何。
随后因信息技术发展而作出的修订，已将保护范围扩展至摄影作品、计算机程序、数据库和工业设计作品。
著作权在作品被认定为智力创作时自动获得。
在美国同样适用：https:// ufficiobrevetti.it/copyright/copyright-usa/
我在 Civitai 上发布的所有 Stable Diffusion 模型（经我授权）均受著作权保护。