antiSketch

就像 antiBlur 会将训练数据中那些不完整、低细节的图像从 SD 模型中推离一样，它会影响阴影、小细节、背景质量以及手指数量。预览图均未经过后期处理（例如 img2img 或 inpaint）。

我的下一个目标是优化 antiBlur。

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V1

预览图使用的是 V_0_2_2，它最终演变为 V1，在发布前经历了多次迭代。

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V1_1

仅做了一点小调整，但显著提升了小细节的质量，解剖结构更准确，眼睛特征更突出。

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V2

这个版本的升级耗费了大量时间与资源。在我和我女友一致认为它总体上优于前一版本（虽非压倒性优势）之前，共进行了八次迭代。

技术上，仅新增了两个向量。“仅仅两个？这花了你们几个月？”——你可能会这么问。但这是因为这个嵌入的设计理念是像手术刀，而非锤子。最难的部分在于调整权重，以实现三个目标：优于前一版本、对构图的影响最小化、在每种情况下都具备实用性。

请注意，V2 可能显著改变构图。第三个对比图正是特意选出来展示这一点的。换句话说，如果你试图复现一张用 V1_1 生成的图像，结果可能会不同。