Shidoshi Fun Mix

已添加版本 1.9。有人要求 1.2，但我认为这个更好。这是一个经过剪枝的模型。更多详情：

与版本 1.0 的建议相同（见下文）。图像使用 Vladmandic 的 SD.Next 生成（每日更新，功能最新，比 A1111 快得多）。

我发现，在这些混合模型中，越少越好，一旦接近理想效果，再微调提示词。添加一个 100 词的负面提示通常会让画面变得很差。正面提示也是如此。向如 “(8k, absurdres, WOW, INCREDIBLE DETAIL, Nikon DS500 120 gigapixel:1.8)” 这类内容添加过高强度，也会让画面变得糟糕。

我通常在正面提示中以 "Masterpiece" 开头，负面提示中使用 "(worst quality:2.0), (low quality:1.8), (normal quality:1.6)"。

这个模型是半写实风格，所以我不认为添加相机型号会让画面更好？你可以试试……我不确定。

我还尝试了 CivitAI 提供的在线生成器，输出结果一团糟。建议在本地 GPU 上生成。

如果有人想要这个模型的完整浮点版本用于自己的混合用途，我会上传。

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因此，我决定制作一个新的混合模型（非 SD XL）。我认为这可以称为半写实模型。

它基于我最初的 Shidoshi 混合模型，加入了一些 PSoft 的 LoRA（如胖男人、丑男人等——这是这里最好的 LoRA），再通过训练差异添加法加入了一些其他成人模型，进一步混合调整，等等。

我认为结果“很有趣”，所以我称它为“Fun Mix”。

试试看，并分享一些样图。

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未内置 VAE。请使用 vae-ft-mse-840000-ema-pruned。

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一些建议：

推荐负面提示：(worst quality, low quality, normal quality:1.8) —— 尝试不同强度，例如 1.4、1.6、2.0。另外对于 1.9 版本：(worst quality:2.0), (low quality:1.8), (normal quality:1.6)，逐步调整似乎效果更好。

采样：我第一轮使用 DPM++ 2M SDE（30 步），第二轮/高分辨率修复时改用 DPM++ 2M SDE Karras，并增加步数。

Clip skip：使用 1 或 2 均可。1 效果很好。

CFG scale：保持较低，6-8。超过 9.5 会出现过度饱和，可改用“动态阈值”。v1.9 有时在 11.0+ 也能正常工作。

谢谢，祝你使用愉快！欢迎反馈并分享一些样图！