privateRefslave - Legacy Model
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关于此版本
模型描述
保存一个传奇模型……再次
这个模型现在已经被上传、删除、再上传、再删除好几次了……
(我几个月前就保存了HuggingFace页面,因为早就有预感这个模型会消失:::瞪眼:::————)
我将上传一个精简版并将其留在这里。
快速说明
我已将其精简至2GB / fp16,并通过多个提示验证,生成的图像与原始7GB模型完全一致。
它仅以SafeTensor格式存在,从未有过ckpt版本。
我本不打算提供支持,只是试图为社区保存这个模型。
[原始文档内容]
RefSlave的第二个版本,是将动漫扩散模型合并而成,旨在保留微妙的印象派质感的同时,生成鲜艳、细腻且具有绘画感的图像。支持在提示中使用Danbooru标签。
原始7GB的refslave_v2(未精简版本):
https://huggingface.co/Dorshu/refslaveV2_v2/blob/main/refslaveV2_v2.safetensors
提示与信息
Clip Skip:2
高分辨率修复(无论何种方法)都是好帮手,尤其对人脸效果显著
该模型几乎可以应对任何提示,无论是简单还是复杂
EasyNegative以及其他修正解剖结构的TI模型是你的朋友,尤其是对双手部分
[原始文档内容]
(请酌情参考)
采样方法:
➣ DPM++ SDE Karras ➔ 稳定构图,细节更合理。
➣ DPM++ 2M Karras ➔ 动态构图,畸变更多,细节往往不合理。
模型合并配方 [原始文档内容]
三级基础模型(第一阶段,用于生成二级基础模型)
➤ 三级基础模型 1(常规合并)
合并插值方法 主模型(A) 次模型(B) 三级模型 输出模型 1 加权求和 @ 0.5 AOM3A2 Counterfeit-V2.5 N/A RefSlave-V2-Bronze1 2 加权求和 @ 0.3 RefSlave-V2-Bronze1 pastelmix-better-vae-fp16 N/A RefSlave-V2-Bronze2 3 加权求和 @ 0.2 RefSlave-V2-Bronze2 Ultracolor.v4 N/A RefSlave-V2-Bronze3 4 加差值 @ 0.9 RefSlave-V1 RefSlave-V2-Bronze3 EasyNegative RefSlave-V2-SilverA
➤ 三级基础模型 2(常规合并)
合并插值方法 主模型(A) 次模型(B) 三级模型 输出模型 5 加权求和 @ 0.55 pastelmix-better-vae-fp16 RefSlave-V2-Bronze1 N/A RefSlave-V2-Bronze2B 6 加差值 @ 0.8 Ultracolor.v4 RefSlave-V2-Bronze2B EasyNegative RefSlave-V2-Bronze3B 7 加差值 @ 0.4 RefSlave-V2-Bronze3B AOM3A1 EasyNegative RefSlave-V2-SilverB
二级基础模型(第二阶段,用于生成主基础模型)
➤ 二级基础模型(块权重合并)
合并 主模型(A) 次模型(B) base_alpha 权重值 输出模型 8 RefSlave-V2-Silver-A RefSlave-V2-Silver-B 0 1,1,1,1,0.75,0.5,0.33,0.2,0.1,0,0,0,0,0.15,0.15,0.33,0.5,0.6,0.75,1,1,1,1,1,1 RefSlave-V2-Silver-AB 9 Counterfeit-V2.5 RefSlave-V2-Silver-AB 0 1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 RefSlave-V2-Gold
最终合并(第三阶段,合并主基础模型)
➤ 主基础模型(块权重合并)
合并 主模型(A) 次模型(B) base_alpha 权重值 输出模型 10 AOM3A2 RefSlave-V2-Gold 1 1,1,1,1,0.75,0.5,0.33,0.2,0.1,0,0,0,0,0.15,0.15,0.33,0.5,0.6,0.75,1,1,1,1
模型来源 [原始文档内容]
AOM3A1 仓库
AOM3A2 仓库
AOM3A3 仓库
Counterfeit-V2.5 仓库
pastelmix-better-vae-fp16 仓库
Ultracolor.v4 仓库
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致谢 / 版权说明
原作者为 https://huggingface.co/AgraFL
- 他们的账号已被清理,所有作品也已被删除……据我所知是这样的。
据我所知,此模型并非基于任何特定艺术家。





