Snakelite
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关于此版本
模型描述
Snake_lite_ 是 Snakebite 2.4 的一个分支，致力于实现真实且令人愉悦的不完美摄影风格。它高度兼容于在 bigASP/Big Love/Big Lust/Lustify 上训练的 LoRAs。圣诞快乐！
注意：所有演示图像均使用 DMD2 LoRA 以全强度生成。
❤️ 如果你喜欢 Snakelite，你可以帮助分担训练成本：
⚠️ 重要提示：
此模型使用 Flow Matching，因此你必须在 ComfyUI 中将其连接到 ModelSamplingSD3 节点，以获得正确结果。
🤓 技术细节
在 Snakebite 2 的开发过程中，我构建了一个复杂的合并链，包含约 15 个 LoRAs，每个都为模型的一致性、精细细节和鲜艳色彩做出贡献。我对结果非常满意，我认为 v2.4 在某些方面代表了 SDXL 现实主义的巅峰。
然而，这些努力也带来了代价。Snakebite 往往会让画面看起来“过于完美”，带有好莱坞式的风格。这限制了面部多样性，并影响了你所用 LoRAs 的兼容性。它还可能出现“风格坍塌”：如果你的提示非常复杂或独特，Snakebite 在追求美学完美时可能难以维持预期风格。
于是，Snake_lite_ 应运而生：
我已将合并链大幅简化至仅 5 个 LoRAs。我仍在尝试提升 bigASP 的基础质量，但仅限于避免上述副作用的方式。
我融入了一些 Lustify，以赋予其“业余摄影”的感觉。因此，Snakelite 有可能成为备受喜爱但已显老旧的 BigLust 1.6/1.7 的继任者。
Snakelite 仍基于与 Snakebite 2.3 相同的 1400 张图像进行微调，以提升美学表现。
哪个版本更好取决于个人喜好，但我猜测许多 Civitai 用户可能会更喜欢这个新模型的外观。欢迎告诉我你的想法！
👍 相比 Snakebite v2.4 的优势
色彩更自然，照片看起来更像真实照片。
小面孔拥有更多细节。
即使面对极端或怪异的提示，仍能更好地保留摄影风格。
与在 BigLust 上训练的 LoRAs 高度兼容。
对“提升质量”的嵌入和 LoRAs 更加宽容。你可以使用 DMD2 全强度，或尝试自己的加速堆栈。
👎 缺点
不如 Snakebite 2.4 那样鲜艳、锐利或对比强烈。
对肢体、末端及复杂互动的生成成功率较低。
bigASP 2.5 中独有的某些概念表现不够理想。
🛠️ 推荐设置
使用 DMD2 时：
6-9 步
LCM 采样器
Beta、Normal 或 Simple 调度器
CFG 1
模型偏移量 3
不使用 DMD2 时：
25-40 步
速度优先选 Euler ancestral，质量优先选 dpmpp_2s_ancestral
Simple 调度器
CFG 4-6
模型偏移量 3
强烈建议使用负面提示（例如：
worst quality）
注意：增加模型偏移量可能提高提示遵循度，但会牺牲质量。这对角色 LoRAs 特别有用，建议尝试 6-8 的值。
谢谢！一如既往，我期待你的反馈。请分享此模型并上传一些图片，帮助它获得更多关注。如果有一天我们能让 Snakebite 有机会成为 Civitai 网站内置生成器的一部分，那将太棒了！