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模型描述
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简介
此处许多动漫/漫画风格模型往往具有坚硬且高度细节化的风格，线条纤细，未必适合所有人的审美。因此，我特别针对以下三个方面优化了本模型，以实现更贴近真实动漫/漫画风格的效果：生成的图像具有更柔和、更平坦的色调，并搭配更粗的轮廓线。这种风格使得您只需具备基本的图像编辑知识，即可轻松修改不满意的区域。因此，使用 img2img 更容易根据您的理想构想塑造图像。
我诚挚地邀请您将您的创作分享到这里以及我的 Discord 服务器，我非常期待看到您的作品。
优点与缺点
优点
在解剖学上精准的指尖与脚趾表现极为出色。
无需依赖“杰作”或“最佳画质”等提示词即可获得令人印象深刻的效果，从而更高效地利用提示词的 token 空间，使指令更清晰、更有效地引导图像生成，契合您的具体构想。
生成的图像几乎无伪影和随机污点，输出结果更干净，视觉失真更少。
该模型生成的图像具有明显的柔和感，整体呈现出温和、平滑的质感，带来更舒适、更具审美愉悦的视觉体验。
模型产生的扁平化图像风格更易于编辑，因为渐变色彩复杂度更低。减少渐变使编辑过程更直接，便于实现您期望的效果。
强调粗轮廓线增强了视觉风格，使作品具有鲜明且可辨识的外观，常见于传统动漫与漫画插画。
该模型对不同层次的细节高度敏感，您可以根据偏好调整复杂度（尤其是搭配细节增强型 LORA）。
该模型在生成灰度漫画风格图像时表现尤为出色。
缺点
在某些情况下，特定 LORA 会显著影响图像风格，导致画面变得过于强硬，偏离本模型预期的柔和感。为解决此问题，可采用区块加权或 img2img 技术来恢复所需的柔和效果，使图像更贴近本模型的初衷。
模型偶尔会生成锯齿状的瞳孔，可能需要手动编辑以获得更准确、更具视觉美感的效果。
开发路线图
内补绘制模型发布。已完成。
更新模型，减少部分缺点并整合更现代的模型融合方案。已完成。
基于动漫与漫画风格的模型。已完成。
SDXL 模型。
探索未被开发的 LORA 主题（为避免被抢先，暂不公布具体细节）。
使用技巧
为更好理解模型偏好，建议以提供的提示词为起点，根据您的目标进行自定义、修改或扩展。
避免使用面部修复技术，因为通常并不必要，且可能产生不如原模型理想的结果。
考虑使用动态阈值（Dynamic Thresholding）来控制 CFG，该技术有助于获得更优结果。
若发现作品细节不足，而仅靠提示词难以修正，可尝试使用 adetailer（或类似 LORA）。这类工具能增强和丰富细节，但同时可能削弱本模型原有的柔和感。
为获得更佳的 LORA 效果，请使用 LORA 区块加权功能。通过该方法，您可进一步优化结果，实现更卓越的 LORA 应用效果。
除非是某个 LORA 的触发词，否则请避免在提示词中使用下划线。
为维持最佳效果并避免主体过度重复，建议将生成图像尺寸限制在最大 768x768 像素或 768x1024 像素（或反之）。若需更高分辨率，建议采用“高分辨率修复”（Hires fix），随后结合 img2img 放大技术，特别推荐使用 ControlNet 的 tile 放大方法。此方法可助您在追求高分辨率输出时获得更优效果。
提示词与 TI
本模型无需特别推荐的正面或负面提示词，作为基础模型使用时无需依赖特定提示即可表现良好。您可以自由组合、调整提示词，增强或减弱其影响力，以符合您的创作方向。这种灵活性使您能自由实验，定制输出，使其更契合您的创意构想。
对于负面提示词，建议使用文本反转（Textual Inversion）技术。推荐以下选项：easynegative、bad_prompt 和 badhandv4。当然，也有其他 TI 可能带来更佳效果，欢迎自行尝试并分享您的发现！
推荐设置
Vae-ft-mse-840000-ema-pruned.vae。（其他更偏向动漫风格的 VAES，如 blessed2.vae 也同样表现良好。）
Euler A。
步数 30~40（使用 DPM++ 2M Karras 时可降低步数，但我发现 Euler A 能生成更令人愉悦的图像。）
高分辨率放大器：根据图像选择 4x_foolhardy_Remacri 或 4x-UltraSharp。
高分辨率放大倍率：根据您的 GPU 能力设定，建议控制在 1.5x~2x 之间。
CFG 缩放值：4–8（如使用动态阈值则可调整）。
Clip 跳过层数：2。
模型配方
该模型的配方相当复杂，涉及混合模型中每个输入与输出层的独立权重设置。因此，以下说明可能无法完全复现本模型的效果。但其基本配方如下：
Model A:
duchaitenLofi
Model B:
realcartoon3d
Model C:
kidsmix_v10
Model A:
ZavyComics_a1
Model B:
childrenStories_v13D
Model C:
flat2DAnimerge_v30
我要向本模型所整合的各基础模型的创作者，以及此前所有贡献模型的创作者，致以诚挚感谢。
社交媒体
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