Snakebite
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关于此版本
模型描述
这是一个实验性检查点，结合了部分最优秀的写实风格Illustrious模型与bigASP 2.5。它成功了。
更新： v2.0 现已发布！ 我保证你从未试过像这样的模型。
❤️ 如果你喜欢Snakebite，可以帮忙分担训练成本：
为什么这很重要
bigASP 具有出色的提示词遵循能力，但在风格和构图上极不稳定。它感觉像是一个潜力未被充分挖掘的基础模型，调整到合适的参数就像在解魔方一样困难。
另一方面，Illustrious 模型在转为3D时会丢失大量概念，即使使用相当流行的booru标签也效果参差不齐。但这些权重的光影和构图依然出色 👌
我想看看是否能结合两者之长，结果证明我们确实可以做到！精确的模块合并是关键。我们可以注入 bigASP 的 output_blocks.0 来获取其大部分概念知识。添加它的 middle_block.2 似乎能减少解剖学问题（否则你会得到大量多余的胳膊和手指）。
初步印象
这是我见过的最优秀的写实SDXL模型的提示词遵循能力。不，不只是用于色情内容。（但尤其擅长色情内容）
同时兼容booru标签和自然语言。我认为混合提示方式最佳：我在提示中使用约70%标签（无下划线）和30%自然语言。
在一定程度上能理解bigASP的风格标签，例如 masterpiece quality 和 35mm。
它*感觉*像一种全新的、值得探索的东西。别忽视bigASP！
缺点
Illustrious 2.0 模型支持高达 1024x1440 或 1024x1536 的分辨率，而不会出现严重的解剖拉伸（如长猫型躯干），但bigASP的最佳分辨率仅为 832x1216……在Snakebite中我不建议超过此分辨率。如果你超过，解剖结构虽然基本没问题（令人惊讶），但图像构图会变得非常奇怪和不愉快。
由于我们处于一个全新的潜在空间，你现有的LoRAs效果不佳。但值得重新训练。
推荐设置
Turbo版本更适合推理。它速度极快，美学表现略有提升。非Turbo版本适合微调，如果你不介意等待25步以上，它能生成不错的纹理。
Turbo
8 或 9 步
LCM 采样器
CFG 1
使用下方自定义sigma，或简单使用
Full
20 至 28 步
Euler ancestral 采样器
CFG 3 至 4
使用下方自定义sigma，或简单使用
自定义sigma曲线（可使用 comfyui-kjnodes 应用）：
15, 8, 4, 2, 2, 1, 0.4, 0.2, 0
如果出现肢体扭曲，可通过调整sigma曲线的前几个数值来挽救图像。以下是一个对某些提示更稳定的版本：
14, 5, 2, 2, 2, 1, 0.4, 0.2, 0
如果你仍然遇到“身体恐怖”问题，可以尝试以下质量标签（你需要 ComfyUI-ppm 来为正向提示添加负权重）：
masterpiece quality, realistic photo, (worst quality,:-1) (mutated,:-1)
Snakebite对风格术语极为敏感，尤其在IL标准下。尽量减少额外的“修饰词”——我尝试过的几乎所有标记都会对图像产生显著影响。
最后，我建议尝试 CLIPAttentionMultiply 节点。如果你提升 q 和 v 参数，图像会变得更“Illustrious化”：更干净、更稳定，但现实感降低（通常）提示遵循度也下降。将两个值设为3，可获得非常干净的图像。
BIGASP的CLIP现已启用！
在1.3及以上版本中，Snakebite整合了部分bigASP的CLIP，这意味着你可以利用更多风格提示。尝试不同术语，看看哪些有效。我个人保持简洁——这通常能提升图像质量且无副作用：
high quality, sharp focus
哪个版本适合我？
如果你不确定该用哪个版本，以下是简要总结：
v1.4 = 进阶写实感，令人惊叹的纹理，非常稳定，色彩比前几版稍暗，非写实图像生成能力较弱
v1.3 = 良好的解剖结构、背景和连贯性
v1.2 = 最鲜艳的色彩
v1.1 = 受bigASP影响最大（不含CLIP），色彩暗淡，说实话是个失败实验
v1.0 = 创意惊人但极不稳定
如果你喜欢这个模型或用它进行进一步微调，请告诉我！我很期待看到你的成果。💪