AingDiffusion XL
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关于此版本
模型描述
AingDiffusion XL 已被视为废弃软件,请移步至 UrangDiffusion。
请阅读以下用户指南!
AingDiffusion XL(读作:Ah-eeng Diffusion XL)基于 SDXL 合并了多个动漫模型,并结合了一些额外的自训练数据集。该模型能够生成高质量的动漫图像。
使用本模型生成优质图像的指南
(本指南适用于 AingDiffusion XL 最新版本)
由于在 Animagine XL 3.1 上训练的美学标签未进行微调,本模型采用 Animagine XL 3.0 的提示方式:
1girl/1boy, 角色名, 来自哪部作品, 什么风格, 其他内容顺序不限, masterpiece, best quality,建议在提示中包含您希望生成图像的风格名称(例如:anime screencap、草图、像素艺术、著名艺术家名等)。
此模型推荐的标准负面提示:
nsfw, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, artist name, realistic, 3d,使用 SDXL 推荐的分辨率。这是 SDXL 模型,SD 1.5 的分辨率效果总是更差。
推荐采样器为 "Euler a",CFG 值约为 7,步数约为 25。
将 ENSD(eta 噪声种子增量)设置为 31337 [以复现图像]。
角色列表
AingDiffusion XL 是 Animagine XL v3 的衍生模型。最新版 AingDiffusion XL 基于 Animagine XL 3.1,已训练超过 4900 个角色。完整角色列表请见:https://huggingface.co/spaces/cagliostrolab/animagine-xl-3.1/blob/main/wildcard/characterfull.txt
AingDiffusion XL v1.4 硬核技术细节
AingDiffusion XL v1.4 使用 Prodigy 优化器训练模型,通过动态调整学习率确保模型学到所需的一切。
微调层详细信息
- 数据集数量:41,671 张图像
- 标记为 masterpiece:5,814 张
- 标记为 best quality:3,155 张
- 标记为 normal quality:5,353 张
- 标记为 low quality:5,790 张
- 标记为 worst quality:21,559 张
- GPU:1 x RTX 4090(训练耗时 36 小时)
- 批次大小:12
- 梯度累积:3
- 等效批次大小:36
- 训练轮次(Epoch):10
- 实际使用轮次:8
- LyCORIS 网络:LoKr
- 网络维度(Dim):32
- 网络 Alpha:16
- 卷积维度(Conv Dim):16
- 卷积 Alpha:8
注意:所用维度设置是为了触发 LoKr 的完整矩阵模式,而非实际使用上述 Dim 和 Alpha 值。
- 优化器:Prodigy
- 学习率调度器:Cosine Annealing Warmup Restarts
- 重启次数:10
- 最小学习率:1e-06
- 学习率:1
- 最小 SNR gamma:5
- 其他优化器参数:
- Betas:0.9, 0.99
- Weight_decay:0.01
- decouple:True
- use_bias_correction:True
- safeguard_warmup:True
- d_coef:1
此 LyCORIS 随后与 AingBase 以 80% 权重合并。
质量标签排序系统灵感源于 CagliostroLab 的评分体系。
常见问题解答
Q:这个模型没什么特别的,没有独特的东西。
A:目前 AingDiffusion XL 的目标是增强 Animagine 的体验与能力,本质上是让 Animagine “上 steroids”(增强版)。
Q:我生成的图像很糟糕,不如你的效果好。
A:首先,请确保遵循我提供的标准提示指南。另外,有时我发现有人将 SD 1.5 的嵌入模型与本模型一起使用。请勿使用它们。它们不兼容 SDXL。
法律声明
由于本模型融合了 Animagine XL,现采用 Fair AI Public License 1.0-SD 许可证。
因某些原因,我决定从 v0.6 版本开始,在“关于版本”部分更清晰地公布合并配方。






