ReaLiuM

🧪 ReaLiuM v2 — 通往 Renaissance v5 的 vPred 桥梁

ReaLiuM v2 是我训练 Illustrious Renaissance v5 路径的直接预览。目标：迁移到 vPred，并测量提示响应、色彩控制和高分辨率稳定性如何变化。它仍属于我实验室的实验性系列，但其质量介于 v4 和 v5 之间——更干净、更一致，且色调控制更紧密。

🔍 v2 的新特性

• vPred 架构（预览版）： 在低 CFG 下响应更稳定，色彩更不易褪色。

• 质量“介于 v4 和 v5 之间”： 在保留 Renaissance 风格的同时，提升了锐度和微细节表现。

• 提示遵循性： 对复杂场景和短提示均有出色表现。

• 1536p+ 稳定性： 减少伪影和色带，对比度更一致。

• 负向提示可选： 开箱即用效果良好；仅在处理极其密集的场景时才需添加少量负向提示。

⚙️ 推荐设置（vPred）

• CFG： 1–5（建议从 3 开始；若画面僵硬可降至 2，若缺乏意图可提升至 4–5）。

• 步数： 25–35。

• 采样器： Euler A

• 基础分辨率： 长边 1152–1536。

• LoRAs： 根据强度选择 0.5–0.9（保持提示清晰）。

💡 快速建议

• 短提示 → 更干净、更具编辑感，色彩控制更紧密。

• 密集提示 → 增加 3 步，并保持 CFG ≤3 以避免过度对比。

• 对于非标准宽高比：将 CFG 降低 0.5–1，或添加 1–2 个通用负向提示（最差质量、低质量）。

这是通往 Illustrious Renaissance v5 的桥梁。 如果它在这里有效，那么在 v5 中效果会更好。
试试吧。滥用它。打破它。或者爱上它。无论如何……它活过来了。

— DeViLDoNia

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🧪 ReaLiuM ReFoRGeD v1.01 – 混沌实验室迎来升级

最初只是一个失败的分支，如今已成为一个完整的实验平台。ReaLiuM ReFoRGeD 不再只是碎片——它是一个近乎稳定的模型，专为在（或替代）将技术整合进 Illustrious Renaissance 之前测试疯狂创意而生。

LoRAs、模型融合、编码器重训、深度提示、浅层疯狂……它应有尽有。而神奇的是，它真的能工作。

🔍 v1.01 中你将看到：
✅ 提示遵循性大幅提升
✅ 在 1536 分辨率下生成高质量图像而不崩坏
✅ 出色的解剖结构（是的，连手部——多数情况下）
✅ 比原始 ReaLiuM 更清晰、更锐利的输出
🎨 从粗粝写实到风格化优雅——它能惊人地适应多种风格。
⚠️ 一些边缘仍显粗糙——这仍是一个持续演进的项目。

这已不再是 Alpha。这是有明确目标的 ReaLiuM——一个技术被测试、打破、再重塑为可用（甚至优秀）成果的聚变反应堆。

🧠 无需生成技巧——像使用 Renaissance 一样使用它，但请准备好迎接惊喜。
💡 冷知识：我创建它只是为了往里扔东西。如今我用它的频率远超预期。这到底是进步，还是斯德哥尔摩综合征？

试试吧。滥用它。打破它。或者爱上它。
无论如何……它活过来了。

– DeViLDoNia

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🧪 ReaLiuM Alpha v1.0.B55 — 一块瑕疵宝石，还是一次被丢弃的尝试？

诞生自 Illustrious Renaissance 训练的残骸，ReaLiuM 是一头怪兽。它有些地方糟透了……但那些它做对的部分，比我在发布或见过的任何其他写实模型都要出色。

🔍 你将看到：

• ✅ 比 Illustrious Renaissance 更高的图像质量，得益于使用更高分辨率的数据集进行训练。

• ❌ 提示遵循性不佳。

• ❌ 手部……是的，一团糟。

• ⚠️ 几乎未经测试。老实说，我没时间深入研究它。

我发布这个版本作为实验性 Alpha，不是因为它已完善，而是因为某些提示生成的效果实在太惊艳，让我犹豫是否该彻底删除。
所以……让使用者来决定吧：

我该继续与 Illustrious Renaissance 一同训练这个模型，还是将它视为又一次失败的实验而放弃？

🚫 此次无生成技巧建议，仅提供展示图作为参考。有兴趣就试试吧。反馈将决定未来方向。

💡 冷知识：有人在看到用这个 Alpha 生成的一张图后，提出付钱让我发布到别处。我拒绝了。我不是为钱做这事。
我做是因为我的生活很孤独，我永远是一个人。😅

- DeViLDoNia