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模型描述
-- v2 --
- 更好的面部多样性
- 更容易的提示老化
- 通用改进（相较于 v1 有许多微调）
- 更好的提示遵循度（远非完美……我们才到 v2，继续相信吧。）
-- v1 --
天啊，这个模型训练起来真是头疼。
由于评论区有人提到，我也在这里说明一下：
自从新版 Illustrious XL 1.0 发布后，调整某些属性变得非常困难。我一直在解决这个问题。Illustrious 最初是为动漫/插画设计的，其中年龄的关键特征更多体现在体型上。许多动漫角色的面部特征非常相似——因此，在训练 Illustrious 1.0（链接）时，我遇到了更多挑战（或者说对我来说更困难）：
- 面部多样性
- 精准控制年龄
- 色斑、皱纹等细节
- 男性特征（大多数动漫角色——即使男性——也通常偏女性化）
因此，这肯定需要几代迭代才能完善。我确实通过大量带有年龄特征描述的加权提示，成功生成了一些老化效果——比如皱纹、胡茬等……
对于这张图，我使用了以下提示：
老妇人，灰发，皱纹满面，呆滞眼神，非常年老，睿智，穿着毛衣，
值得注意的是，这是数月努力尝试训练 Illustrious 达到我期望效果的结果。Illustrious 对我而言训练起来相当棘手，耗时比我预想的更长。我已重新整理了针对 Illustrious 1.0 基础模型的工作（部分原始工作是基于 0.1 基础完成的）。这确实是 1.0 版本。我有些地方很满意，但也还有一些让我困扰的问题。我期待社区的反馈能帮助我在未来版本中进一步优化。
需要明确的是，Illustrious 有一个“基础面部”，你必须通过提示来突破它。此外，提示男性角色通常更困难，你需要花些力气去调整它。
关于 Illustrious 你需要知道的事情：
至少以近期的 Illustrious 1.0 基础模型而言，LoRAs 的使用有时会很麻烦。我已通过微调尽量缓解这一问题……但请注意，原本在 Illustrious 0.1 基础上训练的 LoRAs，可能需要额外努力才能获得理想效果。Illustrious 在真实风格建模和训练方面以难用著称，这一点请牢记。如果你只追求最佳真实感，你可能会发现 SDXL 更合适。你可以尝试我的 QuadPipe 或 MegaChonk 模型来达成这一目标。
关于设置，我在 CFG 3.5 至 18.5 的宽泛范围内都取得了良好且稳定的效果——具体取决于你的提示词。
我发现，过度堆砌类似以下的提示标签：
高画质
超精细
等等……
这些标签可能并不必要，反而会限制输出效果。再次强调，有时你得“强行说服”它，但最终是能达成目标的。我还发现，负面提示（尤其是媒体类型）能显著提升真实感。
请参考我的提示词来了解设置等信息，但总体而言，我在制作演示时使用的参数如下：
768x1152
CFG 3.5-18.5（范围很宽，但在较高 CFG 下仍能较好遵循提示而不失控）
4x_foolhardy_Remacri（超分器）
30 次高分辨率修复步数
0.27 去噪强度
放大 1.5 倍
采样器：DPM++ 2M SDE Heun
调度器：Karras
采样步数：50