Ultra Control & Supper Understanding|优可youkengi anime series

这个大模型的特点是：唯美的画风，更多的细节和极强的文本控制能力（这通常被认为是SDXL特有的性能）。

在文本控制力上，它比优可youkengi anything anime略强，但侧重点不同。

添加了剪枝模型，虽然修剪工具显示原版也没有垃圾文件，但我本人测试后未发现损失。

一、模型特点：

1. 唯美的画风，更多更细腻的细节，如图例所示。

2. 极强的文本控制能力，体现在对词的理解能力非常强，举例说明如下：

（1）只要加了“fullbody”，几乎必定生成全身图（即使是横图）；加了“back to the viewer”，几乎必定生成背身图。（出图几乎不受横图或竖图影响，但在偏离常规构图规律时可能略微增加畸形率。）

（2）在这个模型下，仅凭prompt的效果几乎就能媲美某些LoRA的效果，不要疑惑图例中为何有一张高达——它确实是仅用prompt直接生成的。连我本人作为作者都感到非常惊讶！

（3）如果你的词描述足够精确且稳定，由于极强的文本控图能力，即使切换种子，模型生成的构图也可能非常接近。这种情况下，可以尝试使用具有泛化性的词汇，如“dynamic pose”、“girl's pose”等，以发挥这些词的实际作用，增加构图变化。

（4）可以仅用一个词，轻松将你想要的元素融合进人物，耳朵、尾巴、翅膀等要素一个都没丢，详见例图的XYZ图。

二、使用方法/生成建议：

1. 无特别推荐的采样方法：不挑，图例使用的是DPM++ 2M SDE Karras；

2. 必须使用VAE：选哪个都行，图例使用的是vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors；

3. 推荐使用高清修复重绘幅度0.4；推荐步数为基础25步，高清重绘10步。

4. 如需增强光影和水彩画风：推荐放大算法为latent，但容易导致画面模糊，新手慎用：

同时叠加我的两个LoRA效果会更显著：设置Gloss_Tweaker:-1，Edge_weaken_strengthen:1，详见泳装图例。

5. 如需表现细腻画风：推荐放大算法为4X UltraSharp：

6. 通用性较强的为R-ESRGAN 4x+，但模型本身稳定性极高，其实无需特别挑剔。

如果大家觉得满意，欢迎多多返图哦~

另外，关注和收藏可收到后续版本更新和新模型的消息~

三、创意描述：想给大家一个能随心所欲控制出图、简单堆词也能出好图的优秀模型~

The characteristics of this base model are: beautiful art style and extremely strong text control capability（This is commonly considered as a unique performance of SDXL models.）.

I. Model Characteristics:

1. Beautiful art style: Different zooming algorithms can produce two different styles of images.

2. Extremely strong text control capability: This is reflected in its strong understanding of words. For example, it can be seen in the following points:

(1) If the word "fullbody" is included, it will almost always produce a full-body image (even if it is a horizontal image), and if "back to the viewer" is included, it will almost always produce a back-facing image. The model's ability to generate any composition you want, but won't influenced by whether the input is a horizontal or vertical image, although there may be slightly enhancing distortion when the image deviates from the usual pattern.

(2) A certain effect usually require lora to be achieved could be achieved with similar effects with just prompt alone in this model.Don't be confused about why there is an image of Gundam in the example, it was indeed generated directly with just the prompt. It's quite surprising, even for me as the author!

(3) If your word descriptions are precise and stable enough, due to the model's strong text-to-image control capability, even when switching seeds, the compositions generated by the model may be very similar. In this case, you can try using terms with certain generalization capabilities, such as "dynamic pose" or "girl's pose," to introduce variations in the compositions.

(4) You can easily integrate the elements you want into the characters using just one word. Elements like ears, tails, and wings are all preserved. Refer to the XYZ images in the example.

II. Usage Instructions:

1. No specific sampling method is recommended. The example images were generated using DPM++ 2M SDE Karras.

2. VAE need to be sued: No specific vae preference,but need to be used. The example images were generated using vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors.

3. It is recommended to use a high-definition restoration redraw factor of 0.4. The recommended number of basic steps is 25, followed by 10 steps of high-definition redraw.

4. If you want to enhance lighting and watercolor art style, the recommended zooming algorithm is "latent." It is easy to make the image blurry, so beginners should use it with caution. Additionally, combining two of my lora effects will produce more noticeable results. Set Gloss_Tweaker to -1 and use Edge_weaken_strengthen to 1. Refer to the example image of the swimsuit for details.

5. If you want to achieve a delicate art style, the recommended zooming algorithm is "4X UltraSharp."

6. For more general-purpose usage, R-ESRGAN 4x+ is recommended, but in reality, the model is quite stable, so there aren't many specific preferences.

この大きなモデルの特徴は、美しい画風と非常に強力なテキスト制御能力です（これは一般的にSDXLモデル固有の性能とされています）。

I. モデルの特徴:

1. 美しい画風、例示図を参照してください。

2. 非常に強力なテキスト制御能力は、次のような点で表れます:

（1）"fullbody"を追加すると、ほとんど常に全身のイメージが生成されます（横向きの画像でも同様です）。"back to the viewer"を追加すると、ほとんど常に背影が生成されます（画像の向きにほとんど影響を受けず、ただし通常のパターンから外れる場合は歪みが増加する可能性があります）。

（2）このモデルでは、promptだけでいくつかのloraの効果に匹敵する結果がほぼ得られます。例示図にガンダムの画像が含まれている理由について疑問に思わないでください。それはpromptだけで生成されたものです。私自身も非常に驚いています！

（3）十分に正確かつ安定したpromptがあれば、非常に強力なテキスト制御能力のため、シードを切り替えてもモデルが生成する構図は非常に似ている場合があります。この場合、"dynamic pose"、"girl's pose"などの一定の汎化性を持つ単語を試してみると、これらの単語の実際の効果を発揮し、構図の変化を増やすことができます。

（4）耳、尾、翼などの要素を簡単にキャラクターに組み込むことができます。たった1つの単語でこれらの要素を失うことなく統合します。XYZの例示図を参照してください。

II. 使用方法:

1. 特別なサンプリング方法は推奨されていません。例示図はDPM++ 2M SDE Karrasを使用して描かれました。

2. VAEの使用は必要: 選別は特に制約はありません。例示図はvae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensorsを使用して描かれました。

3. HD修復再描画ファクターは0.4を推奨します。基本ステップ数は25で、HD再描画は10ステップです。

4. 光と影、水彩画風を強調する場合、推奨されるズームアルゴリズムは"latent"です。画面がぼやけやすいので、初心者は注意して使用してください。同時に、私の2つのlora効果を追加するとより明確になります。Gloss_Tweakerを-1に設定し、Edge_weaken_strengthen 1を使用します。詳細は水着の例示図を参照してください。

5. 繊細な画風を表現したい場合、拡大アルゴリズムは4X UltraSharpが推奨されるです。

6. 一般的な用途には、R-ESRGAN 4x+をおすすめしますが、実際にはモデルは非常に安定しており、特に具体的な好みはありません。