Proteus-RunDiffusion

介绍 Proteus-RunDiffusion

在开发 Proteus-RunDiffusion 的过程中，我们的团队开启了一项探索性项目，旨在推动人工智能在艺术创作领域的能力边界。我们的旅程受到 Pony Diffusion v6 XL CLIP 等模型广泛成就的启发，促使我们以新颖的方式尝试 CLIP 架构。通过一系列偶然的试验、错误与发现，我们发展出一种独特的 CLIP 重训练方法，而这并非我们最初的目标。这一方法意外地解锁了在角色识别、自然语言处理，以及最显著的——艺术表现力多样性方面的全新潜力。

我们称之为“风格解锁”的核心发现，是意外诞生的突破。这一成果使得原本仅限于特定风格或类型（如动漫）的模型，如今能够生成涵盖更广泛领域的艺术作品，包括高保真写实风格。这得益于我们重新设计的 CLIP 模型，能够以超越原始风格与类型界限的方式解读和理解提示词。

我们观察到，这种重训练还显著提升了 CFG 缩放的处理能力，有效将参数范围从 3 扩展至 50，且不再出现以往的限制或失败。这一改进为 AI 生成艺术的创意表达与技术可靠性开辟了新途径。

在使用方面，我们建议将 CLIP 设置为 -2，并结合轻量级负向提示词，以优化 Proteus-RunDiffusion 的艺术输出效果。CFG 设置可根据项目需求调整：标准请求推荐使用 8.5，而更具艺术探索性的创作则建议使用 3.5。该模型支持并鼓励使用多种标签，赋予用户充分自由，深入探索其创意构想。

使用 Proteus-RunDiffusion：期待不同的体验

当你开始使用 Proteus-RunDiffusion 时，请做好心理准备——它的行为将不同于你以往使用过的其他 AI 艺术模型。它以独特的方式设计，因此会以自己的风格响应你的提示与指令。这种差异正是其独特之处，但也意味着存在一定的学习曲线。你需要一些时间来熟悉它的运作方式与能力边界。因此，请保持开放心态，并准备好调整你的使用策略。

重要的是，我们希望澄清：Proteus-RunDiffusion 的开发虽受现有作品启发，但并未直接采用或重构 Pony Diffusion 的 CLIP 等模型中的特定组件。我们的进展源于自有研究与开发成果，旨在提升不同 AI 艺术生成平台间的创意可能性与兼容性。

随着我们持续优化 Proteus-RunDiffusion 并深入探索其潜力，我们正准备开展人类偏好研究，并通过即将发布的学术论文更详尽地分享我们的发现与方法论。这一模型不仅是一项技术成就，更代表了我们通过灵感与研究中的意外转折，迈向理解人工智能在创意过程中更广泛潜力的重要一步。

https://rundiffusion.com/proteus-rundiffusion#view-generation-samples