PhotoPedia XL 📷

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2023年1月7日 —— 正在继续构建用于微调模型的数据集。目前已有约700张照片，计划添加更多。

❗ 更新 - 2023年12月11日

4.5版本已发布！非常满意最终效果！
这个版本经过了密集的合并调整，来回尝试了超过30次合并才达到如今的效果。
- 你可以右键点击图片，在新标签页中打开并放大，以查看更细微的细节。
已改善某些问题，如手部和眼睛。眼睛的表现明显提升，手部也有所改进，但生成结果仍可能偶尔出现令人不适的异常。
整体风格略有调整
- 已更新模型说明
  - 合并配方请见页面下方
  - 更新了4.5版本的生成参数与建议
  - 将很快发布推荐资源链接及其他内容
- 即将发布更多图库，请持续关注

📣 生成参数与建议（截至4.5版本）

ℹ️ 4.5版本的图像使用以下设置生成

宽高：1024/1024 - 1024/576 - 576/1024 — 我通常使用1024/1024
采样器 — DPM++ 2S a Karras 是我在4.5中主要使用的采样器
步数：40 — 可以更低
CFG：4-9 — 我比平时用得更低，通常为4-5

启用高分辨率生成

高分辨率放大：1.5
高分辨率步数：15-20
高分辨率去噪：约0.6
放大器：4xLSDIRplusC

发送到Extras。先用1.5倍放大一次，再将放大后的图像再次发送到Extras，再进行1.5倍放大。我通常批量运行此操作。

放大1：4x Foolhardy Remacri — 在Extras标签中1.5倍放大
放大2：4x NKMD Superscale

我未使用ADetailer、负向嵌入或LoRA。

ℹ️ 主提示词

摄影棚拍摄，照片工作室，RAW照片，编辑摄影，胶片质感照片，电影感，摆姿，业余照片，模拟风格，原始，f2，35mm，（业余照片），闪光灯摄影，用老式相机拍摄，宝丽来，8k，高度细节，（高质量，最佳质量：1.3），超高清分辨率，胶片颗粒，荷兰Kiki，长（腰长：1.2）梳顺的红褐色头发，（微距镜头），暗调氛围，（聚焦于眼睛），女性表情，摄影，单反，35mm，富士胶片Superia Premium 400，尼康D850胶片质感照片，柯达Portra 400 f1.6镜头，8k，UHD

ℹ️ 负向提示词

（最差质量，低质量：1.4），插画，3D，2D，绘画，卡通，素描，模糊，模糊不清，散景，不清晰，颗粒感，低分辨率，下采样，锯齿，抖动，变形，JPEG伪影，压缩伪影，过曝，高对比度，不良对比度，绘制糟糕，裁剪，超出画框，[变形，毁容，背带]，（变形虹膜，变形瞳孔：1.4），（身体异常：2），（关节不协调：2），（四肢不协调：2），变形，毁容，手部绘制糟糕，脚部绘制糟糕，面部绘制糟糕，超出画框，突变，变异，多余肢体，多余腿，多余手臂，呆滞眼神，眼睛不匹配，解剖结构错误，签名，水印，艺术家姓名，文字，错误

建议先尝试不使用负向提示词生成。我个人懒得逐一测试每个负向提示词的影响，当前提示词已足够好 x)

在添加更多细节前，建议先用非常简单的提示词进行生成。

ℹ️ 我没有使用任何负向嵌入或LoRA来改变输出。你应该使用吗？正如我常说的，欢迎自由实验，我相信某些负向嵌入与该模型配合效果极佳。但我通常尽量少用。

ℹ️ 内补绘制（Inpainting）

我几乎从不使用它。我对大多数生成结果都很满意（当然，偶尔会有一些糟糕的产物需要剔除），除非我特别喜欢某张图，想修正其中的瑕疵。

ℹ️ 站内生成

我尚未花时间测试站内生成功能。目前无建议。我本地运行SD。

我的A1111环境

• 版本：v1.6.0 • Python：3.10.6 • Torch：2.0.1+cu118 • xformers：0.0.20 • Gradio：3.41.2

我的硬件

• 第13代 Intel(R) Core(TM) i7-13700KF / 24核 / 5.4 GHz

• NVIDIA GeForce RTX 4070 / 12 GB

• 内存 32 GB / 5200 MHz

未来计划

持续更新中

ℹ️ 许可与使用

本模型为开放访问，采用 CreativeML OpenRAIL-M 许可证，进一步明确使用权利。

1. 不得使用本模型刻意生成或传播非法或有害的输出或内容。
2. 作者不对您生成的输出主张任何权利，您可以自由使用这些输出，但您需对其使用负责，且不得违反许可证中的规定。
3. 您可以重新分发模型权重。如您这样做，请务必包含与许可证中相同的使用限制，并向所有用户分发一份修改版的CreativeML OpenRAIL-M许可证（请完整仔细阅读许可证）。

您同意不以以下方式使用本模型或其衍生品：

以任何方式违反适用的国家、联邦、州、地方或国际法律和法规
用于剥削、伤害或试图剥削、伤害未成年人
生成或传播可验证的虚假信息和/或内容，意图伤害他人
生成或传播可用于伤害个人的个人身份信息
诽谤、贬低或骚扰他人
用于全自动决策，该决策对个人的法律权利产生不利影响，或创建/修改具有约束力和可执行的义务
用于任何旨在或实际歧视、伤害基于在线或离线社会行为，或已知或预测的个人或性格特征的个体或群体
利用特定群体因年龄、社会、身体或心理特征而存在的脆弱性，以实质性扭曲该群体中个人的行为，从而导致或可能造成该个人或其他人身体或心理伤害
用于任何旨在或实际歧视基于法律保护特征或类别的个人或群体
提供医疗建议或医疗结果解读
生成或传播用于司法、执法、移民或庇护程序的信息，例如预测个人将实施欺诈/犯罪（如通过文本画像、在文件陈述间建立因果关系、无差别和任意目标使用）

您须独自承担因不道德使用本模型而产生的任何法律责任。

以下为旧版信息

💭 尽管合并的最终目标是实现某种真实感水平，但我仍建议您尝试所有提供的版本，它们之间略有差异，但某些版本可能更符合您的审美。到目前为止，我本人难以决定最喜欢哪一个，因为它们各有特色。

📣 生成参数与建议（用于v4及更早版本）

ℹ️ 我大多数生成使用以下设置

采样器 — 我尝试过多种，建议试用 DPM++ 2S a Karras
步数 — 65 — 可根据采样器调整高低
CFG — 9 — 建议适当调低
高分辨率放大：1.5
高分辨率步数：15-20
高分辨率去噪：约0.5
放大器 — ESRGAN 4x / 4xUltraSharp

截至目前，我未使用ADetailer，因遇到一些问题。但我仍推荐您尝试。

我没有对生成图像进行内补绘制。

未使用任何负向嵌入。建议您自行测试，找出最符合您喜好的，因为不同嵌入对图像影响差异较大。

我通常使用Detail Tweaker LoRA，强度约0.3。

在A1111的Extras中进行放大

或

在A1111外放大 — 使用 Waifu2x GUI

ℹ️ 提示词示例

一名 --主体-- --正在做某事-- / --穿着某物-- 的业余照片，模拟风格，原始，宝丽来，直视相机，（侧拍：1.2），细腻皮肤纹理，自然皮肤纹理，完美眼睛，完美虹膜，高细节眼睛，细致虹膜，衣物纹理细致，面部特征清晰，美学风格，景深，电影光效，（高质量，最佳质量：1.3），超高清分辨率，柯达Portra 400相机f1.6镜头，富士Superia Premium 400，尼康D850，<lora:add_detail:0.33>

📌 合并信息 / 配方

1️⃣ 类型1 ✔️首次合并

CinemaXL + AltXL + XL6 = M1（三者总和 / 正常 / MBW）
YamerXL + Fuduki + RealityCheck = M2（三者总和 / 正常 / MBW）
CrystalClearXL + CherryPickerXL + MiaModelXL = M3（三者总和 / 正常 / MBW）
M1 + M2 + M3 = M4（三者总和 / 正常 / MBW）
Yamer + M4 = PhotoPedia XL 类型1（加权总和 / 训练差异 / MBW）

2️⃣ 类型2 ✔️数字与真实感之间的精细融合

RealCartonXL + RealVisionXL = M21（两次总和 / 正常 / MBW）
LEOHello + XXMixXL = M22（两次总和 / 正常 / MBW）
PhotoPedia XL + M21 + M22 = M23（两次总和 / 正常 / MBW）
M23 + M21 + M22 = PhotoPedia XL 类型2（三者总和 / 正常 / MBW）

3️⃣ 类型3 ✔️增强真实感 / 稍微更成人向

PhotoPedia 1 + XXMixXL + PhotoPedia 2 = PP1（三者总和 / 正常 / 0.45A - 0.27B）
PhotoPedia 2 + XXMixXL + PP1 + RealVisionXL = PP2（两次总和 / 正常 / 0.57A - 0.32B）
PhotoPedia 2 + XXMixXL + LEOHello + RealVisionXL = PP3（两次总和 / 正常 / MBW）
PhotoPedia 2 + Devil + JuggXL5 = PhotoPedia XL 类型3（差异叠加 / 正常 / 1.0 A）

4️⃣ 第四步 - ✔️ 手动MBW

PhotoPedia 3 + JuggXL5 = PE1（加权总和 / 余弦A / MBW）
- alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )
  - weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]
PE1 + RealVisionXL + PE1 = PE2（两次总和 / 余弦A / MBW）
- alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )
  - weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]
  - weights_beta : [ 0.5, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.5, 0.6, 0.4, 0.6, 0.6, 0.3, 0.7, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ]
PE2 + JuggXL5 + PE2 = PE3（两次总和 / 余弦A / MBW）
- alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )
  - weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]
  - weights_beta : [ 0.5, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.5, 0.6, 0.4, 0.6, 0.6, 0.3, 0.7, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ]
PE3 + RealVisionXL = PhotoPedia XL 类型4（加权总和 / 余弦A / MBW）
MBW - RING08_5
- 权重：[ 0.2, 0 ,0, 0, 0.3, 0.3, 0.4, 1, 1, 1, 0.3, 0.4, 0.4, 1, 0.8, 1, 1, 0.4, 0.2, 0.2 ]
最初，我想在这一步测试 AutoMBW，但我决定留到以后再做，因为它太耗时了。相反，我选择了手动块编辑。
如果权重看起来很傻，那很可能就是 x) 只要能提升整体质量就好！

5️⃣步骤 5 进行中 / 未发布 / 最终会处理

PhotoPedia XL 类型 4 + LCM / Turbo ?

6️⃣步骤 6 未发布 / 无时间表

❗ 后续可能针对自有数据集进行微调

模型类型	检查点
基础模型	SDXL 1.0
发布时间	12/12/2023

PhotoPedia XL

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