LomoXL

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LomoXL

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模型描述

LomoXL

与 SD1.5 的 LomoStyle 类似；LomoXL 是在使用模拟设备拍摄的图像数据集上训练而成。

特性

  1. 高分辨率图像：在 1024x1024 的图像上训练（XL 默认分辨率），经人工标注和裁剪以获得最佳输出效果。

  2. 照片真实感：尽管与 SD1.5 相比仍有所欠缺，但本模型在数据选择、处理、标注和训练参数等方面均致力于生成更真实的照片级图像。

  3. 全参数微调：这是对原始 SDXL 基础模型 1.0 的全参数微调。训练过程中同时调整了 U-Net 和两个文本编码器。

局限性

遗憾的是，LomoXL 继承了原始 SDXL 模型的部分局限性。尽管在照片真实感方面有所改进，但仍无法与 SD1.5 模型相媲美，尤其是在皮肤纹理和裸露内容方面。虽然可生成 NSFW 内容，但效果并不理想。为解决此问题，我建议暂时使用额外的网络（如 LoRA 和文本反转）作为过渡方案，直至 SDXL 基础模型经过充分训练克服这一瓶颈。

使用方法

VAE - https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix

+ 提示词：自然语言提示，可额外添加两个特殊标签：

  • lomostyle：可在提示词开头添加的前缀。
  • in lomostyle：可在提示词末尾添加的后缀。

注意：这些标记非必需。

有关可与 LomoXL 一起使用的其他特殊标记（标签）的更多信息，请参阅 Lomostyle。

- 反向提示词：我尚不确定最佳组合，但我主要使用以下反向提示词：

  • kid, child, 3D render, cartoon, watermark, text, signature, distorted, bad, exaggerated limbs, fake

当然，您也可以自由尝试其他反向标记。通常来说，在扩散模型中，“越少越好”。

问题/反馈/更新？

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未来的更新已在进行中，旨在将 SDXL 提升至甚至超越 SD1.5 的水平。如果您希望参与贡献，请通过上述 Discord 帖子私信我。

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