Indigo Furry Mix XL
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关于此版本
模型描述
这些是基于 NoobAI/pony XL 并经过少量修改的 XL 模型，主要适用于动漫/写实风格的 bara kemono 内容，适用于所有类型的内容。
我选择 pony 完全是因为它的 NSFW 能力。（现在我在考虑切换到 NoobXL，因为 Pony 调整起来太麻烦了）
基于 NoobAI 的模型现已发布。
如果你喜欢我的作品，请考虑请我喝杯咖啡 <3（完全自愿）
如许可证中所述，本模型及其生成的图像禁止用于商业用途！
这就是我每月的 Buzz 损失情况 —— 这就是我无法继续出价的原因：
关于 NoobAI_EPS_X_10：
这是一个新的 EPS 模型，融合了 EPS3 和 EPS7 的核心特性（希望如此）。它旨在提升整体通用性，同时略微牺牲一些精细细节。相比 EPS3，背景更加稳定，但偶尔不如 EPS7 一致。
EPS10 修复了在高 CFG 值下色彩过饱和或过曝的问题。艺术家标签仍如先前一样有效，并且在使用 DPM++ 2M 采样器时的稳定性有所提升。
使用此模型时，建议 CFG 值在 3–7 之间（推荐为 5）。为获得最佳整体效果，建议继续使用 Euler a 采样器，但切换到 DPM++ 2M 可能会生成更精细（也更混乱）的输出。
关于 NoobAI_EPSReal_IX_9：
这是一个全新的写实风格模型。相比 EPSReal5，它在一定程度上牺牲了写实度以换取更高的通用性，并修复了 EPSReal5 的一些小问题。使用 EPSReal9 时，建议 CFG 设为 4–7。默认采样器为 Euler a，但在某些情况下切换到 DPM++ 2M 可增强毛发纹理。
关于 NoobAI_VPR_VIII_8：
这是一个新的 VPRED 模型。相比 VPR4，它仍保留生成极暗图像的能力，但修复了对比度过高的问题。同时，大幅提升了照片级写实风格，而艺术风格基本保持不变。
请仅使用 'euler a' 或 'euler' 采样器生成，CFG 建议为 5–7，可选的 CFG 重缩放范围为 0–0.6。
与 VPR4 一样，此模型也是 v-预测模型，因此需要额外设置才能正常工作：
如果你使用 A1111 WebUI（非开发分支），请务必下载 .yaml 文件并将其与模型放在同一目录下。同时，别忘了在设置中启用 'Zero Terminal SNR' 选项——此模型启用 ztsnr 后更可能获得良好效果。如果你使用的是 A1111 开发分支，只需启用 ztsnr 即可。
如果你使用 ComfyUI：下载此图像并拖入你的 ComfyUI 以获取工作流：https://huggingface.co/Laxhar/noobai-XL-Vpred-0.5/blob/main/comfy_ui_workflow_sample.png
如果你使用 WebUI Reforge，请确保启用 'advanced model sampling for reforge'。（参见 VPR4 部分下方的图片）
关于 NoobAI_EPS_VII_7：
这是对 EPS6 的小幅改进版本，整体细节更丰富、 sharper、更清晰，背景生成更稳定。此模型的用途与 EPS6 基本相同，请参阅 EPS6 的介绍（见下文）。
关于 NoobAI_EPS_VI_6：
这是一个旨在优化 EPS3 的模型（希望如此）。相比 EPS3，它色彩更鲜艳、对比度更强，同时保留了 EPS3 标志性的高细节，但背景更干净、更有序（不像 EPS3 那样常常使背景杂乱无章，也很少生成混乱的斑点/粒子）。它还融合了部分 Illustrious 模型的特性，似乎比 EPS3 更能与基于 Illustrious 的 LoRA 协同工作？
此模型对艺术家标签仍响应良好，当你未使用任何风格/艺术家标签时，其默认风格比 EPS3 更少“3D感”。请注意，部分艺术家标签的行为可能与 EPS3 不同。
目前此模型的问题包括：在高 CFG 值下，图像有时会过于鲜艳或过曝；在不使用艺术家标签时，图像有时会过于简单（细节不如 EPS3）；此外，此模型更容易生成带有水印或签名的图像。
使用此模型时建议保持较低的 CFG 值（理想值为 3~6）：当提示词较短（或你感觉图像色彩过饱和）时，使用更低的 CFG（最低为 2）；提示词越长，可适当提高 CFG（最高为 7）。
总体而言，我认为此模型多数时候表现与 EPS3 相当甚至略优（尤其是使用艺术家标签时），但氛围有时略有不同……如果你更喜欢 EPS3，可随时根据需要切换模型。
仍请使用 dan 标签和 e621 标签，CSV 文件地址：https://drive.google.com/file/d/1FuME-Ch5a9PsfDX5DN68ygjQaR28EdXZ/view?usp=drive_link
关于 NoobAI_EPSReal_V_5：
这是一个写实风格模型，修复了 EPSReal 2 的亮度与对比度问题。相比 EPSReal 2，本模型不再生成极亮的夜景，细节略多，但对标签（提示词）的服从性可能稍差。
此模型仍难以生成逼真的毛发纹理（毛发有时看起来像毛绒玩偶或毛绒服材质），有时会生成 POV 视角。此外，此模型难以让乳头消失。
关于 NoobAI_VPR_IV：
VPRED 版本的检查点已更新，新增 VPRED 自动检测功能，请重新下载。
这是一个基于 Noobai V-Pred 1.0 的实验性 v-预测模型。相比 EPS3，它提供更高的对比度、更鲜艳的色彩，可生成更暗的图像。整体风格更偏向 e621 而非 danbooru。但相比基于 EPS 的模型更难使用，且输出细节通常较少。
请仅使用 'euler a' 或 'euler' 采样器生成，CFG 建议为 5–7，可选的 CFG 重缩放范围为 0–0.6。
如果你使用 A1111 WebUI（非开发分支），请务必下载 .yaml 文件并将其与模型放在同一目录下。同时，别忘了在设置中启用 'Zero Terminal SNR' 选项——此模型启用 ztsnr 后更可能获得良好效果。如果你使用的是 A1111 开发分支，只需启用 ztsnr 即可。
如果你使用 ComfyUI：下载此图像并拖入你的 ComfyUI 以获取工作流：https://huggingface.co/Laxhar/noobai-XL-Vpred-0.5/blob/main/comfy_ui_workflow_sample.png
如果你使用 WebUI Reforge，请确保启用 'advanced model sampling for reforge'。
关于 NoobAI_eps_III：
这是 Eps I 的进阶版本。相比 Eps I，Eps III 方法更激进，细节更多，对艺术家标签响应更灵敏，色彩更明亮，但稳定性可能略低于 Eps I。
仍请使用 dan 标签和 e621 标签，CSV 文件地址：https://drive.google.com/file/d/1FuME-Ch5a9PsfDX5DN68ygjQaR28EdXZ/view?usp=drive_link
关于 NoobAI_epsReal_II：
这是一个实验性模型，试图将 Noob 模型的风格转化为写实风格，最终效果还行？
在正向提示词中加入 'realistic, photo, photorealistic'，在负向提示词中加入 'flat colors, toony'，可增强写实风格，但这些标签可能影响解剖结构（尤其是阴茎），请谨慎使用 <33
关于 NoobAI_eps_I：
这是一个融合了 NoobAI epsilon 预测的模型，可响应艺术家标签。请同时使用 danbooru 标签和 e621 标签，并添加质量标签。
标签 CSV 文件地址：https://drive.google.com/file/d/1FuME-Ch5a9PsfDX5DN68ygjQaR28EdXZ/view?usp=drive_link
关于 realistic_delta：
相较于 beta 版本，这是一个更具通用性的模型，对标签的准确性更高，与 LoRA 的兼容性更好，但可能丢失部分细节，写实风格也较弱。
关于 v4.0：
v4.0 只是一次常规更新 :o
关于 realistic_beta：
这是基于 pony realism 模型的版本，旨在生成照片级写实风格的兽人内容，应能处理所有兽人/人类内容（偏向雄性兽人）。只要不出错，效果看起来都很棒 xd。
问题：
生成图像的背景不受提示词良好控制，此模型不怎么听话，常生成峡谷和绿色植物作为背景，无法生成大范围天空背景。这个问题可以通过提示词部分缓解。
有时会进行不必要的模糊/景深处理。
无法生成极暗或高对比度图像。
在生成 NSFW 内容时稍显不稳定。（与那些动漫风格的 pony 模型相比）
有时兽人角色的身体部位会变成人类（尤其是手部）。
难以让角色脱离地面！（它们好像被粘在地上了 XD）
关于 v3.0：
此版本减少了动漫风格，增强了细节，并且似乎对艺术家标签的响应更灵敏。
关于 v2.0：
这是一个类似于 v1.0 的模型，修复了发黄问题，提高了色彩饱和度，可能细节更多，但在生成写实内容方面表现更差？
关于 v1.0：
是否使用 'score' 标签或 'zPDXL' 嵌入皆可。使用 score 标签将生成 kemono 风格（日本兽人）图像；不使用 score 标签则生成西方风格（e621 上常见的）图像。
提示词长度会显著影响风格和 score 标签的效果。
可响应部分艺术家标签。
可选风格标签：'by mj5', 'by niji5', 'by niji6'。
有时使用 score 标签时输出图像会过黄（特别是在提示词较短时）。