The Araminta Experiment (SDXL+Flux)
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关于此版本
模型描述
如果你喜欢我对本社区的贡献，欢迎请我喝杯咖啡：我喝的咖啡越多，就能创作出越多模型 😅
比较画廊在此：Fv6-Fv5 以及 Gv1-Cv6-Fv2 的 NSFW 插画对比。
我实验中当前的 SOTA 模型：
SDXL 基础模型：Gv4 是最均衡的模型，可生成兼具真实感与风格化的 NSFW 和 SFW 图像。其美学表现优于 Fv6，但写实度稍低。
SDXL 写实模型（SFW 和 NSFW）：若追求超写实效果，包括逼真的 NSFW 图像，请选择 Fv6，但它在风格化能力上远不如 Gv4。
SDXL 插画模型：Gv4（SFW 和 NSFW）。如果你不关注 NSFW 图像，Cv6 也值得一试。
Flux 模型：Flux1-A1
SDXL 模型图像生成设置
DPM++ 2/3M SDE / Karras 或 Exponential 通常都是不错的选择，建议步数 25+，CFG 值约为 5–7。但也可以尝试 DPM++ SDE / Karras，步数较少（如 12）而 CFG 较高（8–11），或使用 Euler Ancestral / Normal 以获得细节较少、但可能更有趣的效果，尤其对于 Fv6 模型，可减少“噪点感”。
默认的 CLIP Skip 值为 2 也很适合，但也可尝试 1 或 3–4：1 会更贴近提示词，3–4 有时能获得比默认值更好的结果，更聚焦于“概念”。
Flux 模型图像生成设置
我偏爱的设置是采样器/调度器：DPM++ 2M / beta 或 sgm_uniform 或 DDEIS / normal，其中 beta 能生成更强烈、更鲜明的图像；若希望图像更柔和，Euler / simple 或 beta 也是不错的选择。
CFG 对最终图像影响巨大，且对微小变化极为敏感：
拍照类图像：CFG 应保持较低（1.5–2.5），以避免皮肤呈现塑料感。
精细艺术与插画类：情况较复杂，取决于媒介。对于“粗犷”风格（如绘画、水彩等），CFG 宜保持在 1.5–2.5 较低范围；但对于动漫或漫画风格，CFG 往往需提高至 3–6 或更高，才能达成理想风格。
若图像混乱、变形或模糊，通常是因为 CFG/步数设置不当，但很难判断应增加还是减少（至少对我而言 😊）。
显然，Flux 的行为与 SDXL 差异很大，我们仍需不断学习与适应。
工作流程
我上传的所有图像均嵌入了 ComfyUI 工作流，但遗憾的是，该工作流与 CivitAI 的处理系统不兼容，因此通常无法提取提示词。不过，你仍可通过点击图像查看器中的“DOWNLOAD”图标，下载包含原始工作流的 PNG 图像。
我通常尽量直接使用模型生成图像，仅辅以少量 LoRA（自己的或用于细节增强的），但最近也开始使用 ControlNet，以更轻松地获得更精细、更复杂的构图。此时，源图像显然不在工作流中，但如果你希望制作变体，仍可使用我发布的图像作为源参考 :)
历史沿革
从 E 系列开始，模型有时通过与其他模型合并（感谢其他贡献者！）来演进，但主要还是通过我自己的数据集训练：数据集规模尚小（目前约 2000 张图像），但我力求通过质量和原创性加以弥补。
自 Fv1 起，我加入了大量使用前代模型生成的合成图像：通过反复调整提示词，并必要时在 Photoshop 中进行后期处理，以构建一个包含大量原创图像的数据集。
该模型的核心理念是通过融合一些最符合我个人审美（为简化起见：摄影与幻想艺术）的现有最佳模型，打造一款多功能工具。我的主要目标是：
写实性：能够生成令人惊叹的、高度逼真的人物与物体/自然图像。
灵活性：能够生成高度风格化的图像，支持多种艺术风格与艺术家风格的组合。我属于较老一代的欧洲人，因此“风格”对我而言并非“日本可爱风加巨乳”或“DC 漫画风多超级英雄与丰满金发女郎”，而是更接近 Frank Frazetta、Milo Manara、Boris Vallejo、H.R.Giger、Wojtek Siudmak 等幻想艺术大师的风格：当然，其中也有巨乳元素，但风格截然不同 :P
由于我不愿在探索人体表现上受限，因此模型也需具备强大的 NSFW 生成能力。然而，受限于现有训练数据集的特性，NSFW 模型往往强烈偏向于色情照片或日本成人动漫，从而影响了风格的多样性（通常一旦你在提示词中使用“sexy”一词，就不得不额外调整风格权重）。因此，这一项并非基础模型的优先目标，而是由专门的 NSFW 模型来强化实现。