🔹☁️ 大家好，这是 Ether Blu Mix ☁️🔹

Ether Blu Mix 是一款风格化动漫模型，专注于创作色彩鲜艳、情感丰富背景以及具有绘画质感的角色插图。基于 Silicon29 和 Counterfeit 3，这是我对于一种粉彩混搭风格模型的理解与实现。

✨ 请在下方分享你的精彩创作！ ✨

* 版本 7 更新：

Ether Blu 7 虽然主要是一次权重调整，但旨在进一步强化 EBM 6 所具有的光影表现力与略带 Niji 风格的特质，同时保留其绘画起源的特色。

可能会略显过饱和。部分提示词与生成结果，特别是带有较高质量关键词或负面提示词的，更容易出现此现象。请使用推荐的负面提示词以减轻该问题。

VAE 已内嵌，使用我一直偏爱的版本。

感谢大家的支持，祝大家玩得开心！我期待收到你们的反馈！

* Huggingface 存档

☄️ 生成推荐

可自由选择你喜欢的采样器、步数、CFG 值和 CLIP 跳过设置。

示例图像使用以下参数生成：

• 采样器：DPM++ 2M Karras
• 步数：20 - 28
• CFG：7 - 11
• CLIP 跳过：1
• ENSD：31337

提高 CFG 值可能带来更鲜艳的输出效果。

负面提示词示例：

"NSFW, (worst quality, low quality:1.3)"

如果你希望获得与预览图像类似的效果，我推荐使用这个简洁的负面提示词。你也可以根据自身需求，进一步调整正负提示词，以实现不同风格。

风格导向的负面提示词示例：

* 写实风格：

• "sketch, drawing, anime, cartoon, illustration, NSFW, (worst quality, low quality:1.3)"

* 平面动漫/卡通风格：

• "realistic, photorealistic, photograph, 3D, NSFW, (worst quality, low quality:1.3)"

推荐 VAE：

VAE 已内嵌：

Waifu Diffusion VAE kl-f8-anime2

强烈推荐，因为该模型在训练时已针对此 VAE 的色彩与饱和度进行优化。

示例图像通过 AUTO1111 的 Hi-res fix 进一步放大。如需获得类似效果，请使用该功能：

• 潜在空间（nearest-exact）
• 放大倍数：2
• 去噪强度：0.55

若 Hi-res fix 后结果变化过大，请尝试使用 4x-foolhardy-Remarci.

（也适用于简单风格插画、动漫、卡通等场景）

• 4x-foolhardy-Remarci
• 放大倍数：2
• 去噪强度：0.45 - 0.55

🖊️ 提示词建议

该模型在使用以下前缀进行混合与测试时，能带来最一致的风格表现。当然，你可以自由发挥提示词风格——此类 Booru 风格模型在提示词灵活性方面表现优异。

观察随示例图像附带的提示词，你会发现即使使用非常宽松模糊的提示方式，也能获得有趣且高质量的图像。

大胆尝试！给 AI 一些空间去自由诠释你的想法吧！

通用指南：

• 以动漫/Booru 风格提示："masterpiece, best quality, ..... "

  • 更偏向动漫风格的图像

• 以摄影/非动漫风格提示："professional photograph of ..... "

  • 更写实的图像，风格多样性更高

📘 模型合并信息 - v7

我并无机器学习方面的训练或专业知识。模型的合并基于 WarriorMama777 的 AOM 模型页面 及 这些 Rentry 提供的信息。我随意混合了各模型的 UBM 权重，通过不断试验和调整数值，直到视觉效果令我满意为止。

我使用了 hako-mikan 开发的 SuperMerger 扩展插件（适用于 AUTO1111）完成合并工作。

更多详细信息，请查阅 '关于此版本' 条目。

💙 致谢

感谢 WarriorMama777 提供 AOM 以及其他多种混搭模型，并公开分享工作流程，激励我尝试自行合并模型。

感谢 Luna 分享创建 Kenshi 与 Aurora 的过程。这深化了我对模型构建的理解，并激励我尝试合并 LORA。

感谢 hako-mikan 开发了 SuperMerger 插件，极大提升了合并效率。

感谢 gsdf 与 rqdwdw 提供 Counterfeit.

感谢 Xerxemi 和 Xynon 提供 SD-Silicon.

感谢 YozoRaAru 提供 Night Sky YOZORA 与 Color Box.

感谢 DynamicWang 提供 AWPainting.

感谢 Jemnite 提供 Lunar Radiance.

感谢 CTD 提供 Dpep4, Xlimo 和 lightingv2.

感谢 dolphinz 提供 Sttabi.

感谢 SatyamSSJ10 提供 Jordan 3.

感谢 ashen-sensored 提供 breakA lighting isolation.

感谢 Terry9993 提供 Niji Default style.

感谢 LMFResearch Society 团队提供 Stable Diffusion LORA 与检查点的档案库。

感谢 AUTO1111 团队开发了网页 UI。

感谢 StabilityAI 奠定了 Stable Diffusion 的基础。

感谢 CivitAI 与 Huggingface 为开源 AI 提供了蓬勃发展的平台。

感谢整个 SD 社区持续开放分享与创作。