简介

对于版本 1.0：

• 该模型基于 'Illustrious XL 1.0' 进行了一些微小修改，并使用 Danbooru2023 以及我之前训练 LoRA 模型时使用的数据集进行训练。

对于版本 2.0：

• 本开发模型旨在让每个人都能体验 Illustrious XL 的 v-预测版本，而无需花费大量 STARDUST 来解锁 Illustrious XL v3.0 v-预测 和 v3.5 v-预测 版本。

• 我基于多种现有的 XL 模型架构独立研究并开发了此版本。但由于我进行了大量修改，我不确定它是否仍可称为 'Illustrious XL'。

• 该模型在 danbooru2024、danbooru_newest-all 数据集 以及一个自定义数据集上进行了训练（该数据集由我使用 GPT-4.5 以自然语言收集和标注，并由我手动验证）。

• 我在开发此版本上投入了大量时间和精力，因此如果您不介意，请考虑对其进行竞标，以便其他人可通过 CivitAI 生成器使用它。非常感谢大家！

对于版本 3.0：

• 本版本旨在使模型适应尽可能多的风格，同时平衡生成图像中的细节稳定性。该模型包含了来自 Danbooru 和 e621 的风格与艺术家风格。

• 尽管该模型定位为预训练模型，但您可以正常使用。但为了实现最佳优化，我建议您结合 LoRA 或对其进行微调，以创建您期望的风格。

• 该模型在 danbooru2024、danbooru_newest-all 数据集、e621 以及一个自定义数据集上进行训练，其中 40% 的数据使用标签和自然语言双重标注。

• 本模型为 epsilon-预测模型，易于使用。

对于版本 3.1：

• 本版本改进了版本 3.0 中遇到的问题，并进一步提升了与风格及艺术家风格（来自 Danbooru 和 e621）相关的图像质量。

• 本模型使用与版本 3.0 相同的数据集进行训练，但我重新标注了数据，添加了许多新的动漫角色，并提升了现有角色的质量。

• 该模型在生成 1536x1536 分辨率图像时具有更高的稳定性。

• 本版本将提供两种变体：一种为 v-预测，一种为 e-预测（e-预测版本将先发布）。

对于版本 3.2：

• 本模型是 3.1 的优化版本，整合了热修复与增强功能。其在眼睛细节上表现更佳，角色解剖比例更加准确。

• 此外，该模型展现出更强的创意能力与更准确的提示理解能力。

• 该模型亦可生成高分辨率图像，例如 1024x2048（我进行了测试，图像质量相当不错）。（注：训练期间，我仅使用 1536x1536 分辨率的图像进行训练。）

对于版本 3.5：

• 该模型基于截至 2025 年 5 月 9 日更新的 Danbooru 数据集进行训练，图像尺寸为 1536x1536。

• 修复了 v-预测变体在版本 2.0 中出现的一个重要错误。

• 相较于前一版本，该模型在风格稳定性、解剖结构和提示理解方面均有提升。

重要说明

• 这是我创建的第一个基础模型，欢迎任何反馈。请随时分享您的意见，以便我在未来版本中改进。

• 版本 2.0 是 v-预测模型（不同于 epsilon-预测），需要设置若干特定参数。

• 版本 3.0 建议设置较低的 CFG 值，约为 2 至 4。当您遇到高对比度生成图像时（我不清楚为何 CFG 会影响此现象，我会调查并寻找解决方案 :v）。

目前，该模型无法通过 CivitAI 生成器使用。您可通过以下网站使用它：

• tensor.art

推荐设置：

所有示例图像均使用以下设置生成：

• 正向提示词：masterpiece, best quality, amazing quality

• 负向提示词：bad quality, worst quality, worst detail, sketch, censor, simple background, transparent background

• CFG：5-7（对于版本 3.0，我建议将此值调低至 2-4）

• Clip skip：2

• 步数：20-30

• 采样器：Euler a / DPM++ 2S a

注意： 我在生成示例图像时未使用任何后处理或 LoRA。仅使用上述设置与自定义提示词搭配基础模型生成。

致谢

• 感谢 narugo1992 和 Nyanko 分享如此宝贵的数据。

如果您想支持我的工作，可通过 Ko-fi 进行支持！