🎟️ FUSIONCORE | qp

该模型已不再更新。请查看我的 QuadPipe SDXL 模型，它在此基础上继续发展。我会在 Civitai 上保留此模型，供仍喜爱使用 SD1.5 的用户使用——但请不要期待未来有任何 SD1.5 的更新。

谢谢！
-qp

--EOL 通知--

这绝对是预测试版！哈哈！
有一个小提示：当你查看这里生成的图像时，MarvinAI-SynFlow 是我开发时的原名，上传前我改成了 Fusioncore。我本想更新图片以反映新名称，因为模型完全相同，但我搞不懂怎么编辑模型页面上的图片（是吧？……工程师也搞不定工程。唉……）无论如何，这是我第一个公开分享的模型，上传到这里就是为了学习。

捐赠：https://www.buymeacoffee.com/quadpipe

我的背景是产品设计与工程。我曾供职于 MIT 和梦工厂，几年来一直在接触 AI，但今年是我第一次深入模型创作。这并不意味着我比别人更擅长，但或许能帮助你理解我为何采用这样的工作方式。无论如何，我非常欣赏大家所做的工作，并希望能贡献一些价值。

我总是注意到，无论许多照片级图像渲染得多好，它们往往缺少某种“人性”的特质。人类的本质很难仅靠堆砌高质量照片到训练流程中来捕捉。因此，我将训练重点放在那些既捕捉了情感、又遵循摄影原则的照片上。我希望模型在面对提示中的场景描述时，能更容易“领悟”到这种本质。目前，这些提示词可能偏重，虽然它在轻量级负向提示上表现不错，但使用他人测试过的效果是验证我们成果的好方法。因此，示例图像中的提示词可能比实际需要的更重——事实上确实很重，但其实不必如此。请尽情实验，并告诉我你的发现。

我的图像大多使用了大量采样步数，但你不需要。我故意使用很多步数，以观察需要多少步才会出现严重的“烧屏”问题。我在 30–50 步范围内取得了相当好的效果，许多照片在 512x768 分辨率下无需放大就已非常出色。这些图像大多被放大了 2 倍。我经常使用 DDIM，但 Euler 及其他采样器也表现良好。需要说明的是，Epochs 和 Steps 没有列出，是因为这里合并了大量模型，此外其中还有一些“秘方”。

一旦我觉得这可以作为稳定的 1.0 版本，我会尝试将所学应用到 SDXL 模型上——但这可能还需要一段时间，因为我还不确定是否只需简单放大现有内容，还是必须重新生成大量图像以构建训练数据。

那么，我是如何着手的？

我创建了大约 18 个专注于我认为恰当的摄影元素的模型。例如，我创建了一个名为“沉思”的模型，专门捕捉人们深度思考时的照片，聚焦于情感与人性的本质。

在创建完这些模型后，我将它们与 SD1.5 基础模型合并，持续测试和调整了数月。在此过程中，我会根据生成的成功图像开发新的子模型来修正问题。我试图摆脱继承衍生问题（仍在努力中），因此仅使用其他模型生成的图像，而非直接合并。像其他人一样，手部仍是挑战，我仍在努力改进。

如果你希望看到我继续做更多，我会尽全力。我非常感激任何捐赠，这对我意义重大。谢谢。（我也会把这句话放在底部，或许能稍微提升一些机会）

捐赠：https://www.buymeacoffee.com/quadpipe

以下这些模型启发了我，我偶尔会使用它们生成的图像来构建我的训练数据：

Analog Diffusion by wavymulder
AbsoluteReality by Lykon
CyberRealistic by Cyberdelia
Analog Madness by CornmeisterNL
A-Zovya Photoreal by Zovya
epiCRealism by epinikion
Juggernaut by KandooAI