GAPED anal

使用 BigaspV2Lustify 训练

采样器 - dpmpp_3m_sde_gpu

调度器 - Karras

CFG - 3（用于写实风格）

在模型开发过程中，我特别关注了提升其稳定性和多样性。这意味着模型在响应上变得更加可预测，并能够生成更多样化和富有创意的图像。

为实现这些目标，我采用了多种方法和策略：

* 神经网络架构优化：我重新审视并改进了模型的架构，使其在处理图形数据时更加高效和稳定。

* 扩展训练数据集：我增加了更多样化的图像用于模型训练，涵盖各种风格、对象和场景。这使模型能够更好地理解上下文，并生成更精确、更多样的图像。

* 集成附加功能：我引入了额外的功能，帮助模型适应不同的任务和图像风格。例如，模型可配置为生成特定艺术风格的图像，或执行特定的图形转换。

* 测试与参数调优：我进行了一系列测试，以确定模型的最佳参数，从而提升了其性能和生成图像的质量。

结果，模型变得更加顺从和精准，意味着它能更好地理解用户请求，并生成更相关、更高质量的图像。此外，我还增强了模型的细节表现能力，使其能够创建更复杂、结构更丰富的高细节图像。