Kohaku XL beta

注意：进一步的实验表明，beta7通常优于beta7pro。beta7pro存在一些马赛克瑕疵（比beta7更明显），而beta7的文本与图像对齐效果更好。因此，我重新排列了模型顺序。

简介

本模型是在[Kohaku-XL alpha](Kohaku-XL alpha - nyan | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai)基础上，使用150万张图像继续训练，并与其他模型合并而成。

该模型对分辨率非常灵活，您可以使用在SD1.x/2.x中使用的分辨率以获得正常效果（例如512x768），也可以使用更符合SDXL原生的分辨率（例如896*1280），甚至更大的分辨率（1024x1536对于文本到图像生成也适用）。

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Kohaku-XL beta5

该模型在new-danbooru（ID为5,000,000~6,600,000的Danbooru图像）上训练，共148万张图像。
该模型从kohaku-xl alpha7继续训练，并与NekoRayXL合并。

Kohaku-XL base4（尚未发布）

该模型在new-danbooru（ID为5,000,000~6,600,000的Danbooru图像）上训练，共148万张图像。
该模型从sdxl-0.9继续训练（因sdxl-1.0存在一些不良特性会影响微调）。计划训练2个epoch（约94,500步）。

我尚未发布此预训练模型。

Kohaku-XL beta7

该模型由base4和beta5合并而成，公式为：

beta(5+n) = beta5 + (n/4) * (base4 - sdxl0.9)

因此，beta7为 beta5 + 0.5 * (base4 - sdxl0.9)

Kohaku-XL beta7.1 (7pro)

与beta7相同，但使用已完成的base4模型和0.25权重。

注意：此处的base4是50k步版本！

我将在base4训练完成后，使用Mynefactory数据集或CyberMeow（alea31415）/Narugo1992的reg数据集继续训练。

模型