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关于此版本
模型描述
对于 v.4.0：这次我用更多的图像训练了我的模型（确切地说是 1887 张）。这是一个经过剪枝的模型，不需要 VAE，但如果你愿意也可以使用。Clip skip 训练时使用的是 1，但使用 2 也取得了不错的效果。（我建议使用负面嵌入来避免过曝，从而获得更好的结果）
对于 v.3.0：让我描述一下我做了什么。我不懂英语，希望我能解释清楚。我之前的所有版本都是合并模型。在这个模型中，我使用三个不同的文件夹，每个文件夹包含 188 张图片，每张图片训练 150 步（epoch）。三个文件夹中的图片彼此也不同。我无法决定哪个模型最成功，因为三个模型都给出了非常好的结果。于是我最终将这三个模型合并，并发布为一个单一模型。因此，它经历了先合并、再训练、然后再合并的过程。但最耗时和最疲惫的部分是训练环节。由于我没有机会同时选择两种方式，我选择了这种方式，以强调它确实经过了训练。
-*- 给你一个小提示……模型往往会倾向于它最后一次训练时所采用的风格。你可以这样测试：在不输入任何正面或负面提示的情况下，使用默认设置（20 步、7 缩放系数、512x512 分辨率（适用于 1.5 模型））生成 10-15 次。（如果你想让图像更清晰，可以使用负面提示，但不要使用负面嵌入）。你在这个测试中获得最多的结果类型，就代表了该模型的趋势方向 -*-
对于 v1.0：与我之前的动漫模型一样，该模型由多个模型以特定比例混合而成。我将在下面列出混合的模型，但不会说明具体的混合比例。我要感谢这些模型的创作者。
非常适合生成超现实图像。某些词语可能会触发模型生成 NSFW 内容。当使用 Hires fix 提高分辨率时，会产生壮丽的视觉效果。在较小尺寸的图像中，可能会出现面部问题。在这种情况下，你可以使用 adetailer 等工具，如 almostiler。
无需使用 VAE。
我建议使用 Hires fix 提高分辨率，而不是使用“修复面部”功能。
该模型将继续开发。