Based68

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如果没有最近关于 HLL 微调模型的进展，这个模型可能早已不再更新。这些模型最近被重新命名为 "lyco/lycoris" 模型，其中 HLL6 的主要开发成果是为配合毛茸茸风格微调模型 "Easyfluff" 而创建的一个模型。该模型不仅在与 HLL6 组合时表现惊艳，更是知名的 V-Prediction 模型之一。然而，我在尝试构建一个合格的“V-Prediction”模型时遇到了极大困难，因此在出现一个经过 NAI/动漫微调的 SD 1.X V-Prediction 模型之前，我将避免此方向的尝试（我连续多日试图做出一个像样的模型，但最终放弃，转而制作了一个常规的 NAI 基础模型）。本模型的核心在于使用 Lycoris/Loha 模型的合并脚本，将 HLL6（NAI 版本）合并到我用于混合的模型中，以确保最终产物仍能独立保留 Lycoris 的全部能力。这些能力是什么？HLL6 的 Fluff 版本和 NAI 版本都内置了大量画师和虚拟主播的知识，因此如示例图所示，本模型的主要目标是让你能直接通过标签快速生成特定风格，同时保留先前 Based 模型对 LORA 的出色兼容性。再次感谢 HLL 的创作者为我提供了构建 Based 混合模型的基础与灵感。下一版本若进行重大改进，有望最终实现 V-Prediction；若无法实现，那么在 HLL7 发布时，下一个 Based 模型可能就已经面世了。

重要说明

与 HLL6 Fluff 配合 Easyfluff 相比，HLL6 NAI 版本在正确提示特定画师方面表现略不稳定。不过，大部分画师无需调整标签强度即可正常生成（部分画师可能需要将强度设为 1.2+ 才能获得更精确的效果）。

为充分发挥本模型内置的画师知识，提供了两个文件：一个适用于通配符扩展，另一个是可直接查看的 .txt 文件，内含画师列表。此外，此链接还包含基于 HLL6 Lycoris 所有标签数据生成的 .csv 标签文件，请务必将其添加至 autotag complete 扩展的 "tags" 文件夹中：

https://pixeldrain.com/l/M81RuJK6

未来备注

我将持续关注本模型在本平台内外的评论，以记录可改进之处，这可能促成 Based69 的未来升级，或仅仅是 Based68 的另一个版本。请务必分享您的反馈，并尽可能多地进行测试！

支持

自从我活跃以来已过去一段时间，但我已重新燃起对 AI 图像生成的热情。尽管我的大部分公开平台仍处于休眠状态，我仍会尽力重新活跃起来。您可通过 Ko-Fi 进行捐赠；我的 Linktree 包含所有其他社交平台链接，欢迎您访问。此外，即使我的公开平台仍处于休眠，我仍接受私人定制 LORA 的请求（具体价格可议）。我本想重新使用 Fiverr，但两周的结算等待期实在不合我意。因此，若您有需求，请直接发送消息至：

Discord: anonymousm_ai

说明您的请求，我会尽快回复，与您协商具体合作方式。