Babes Kissable Lips

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💋 如果你喜欢大嘴唇，又无法欺骗自己，那么你一定要试试这个新模型！
ℹ️ Babes Kissable Lips 4.3 Illustrious - 使用与 Babes 1.2p10 Pony 相同的数据集，优化了手部姿势：手放胸前、V字手势、手掌张开、拇指朝上、手指向上指以及双手放腰间。姿势有所改进，但显然仍未完美。
ℹ️ Babes Kissable Lips 4.2 Illustrious - 优化皮肤、面部、纹理、细节与光影效果。
ℹ️ Babes Kissable Lips 4.1 Illustrious - 增强半写实风格。
ℹ️ Babes Kissable Lips 4.0 Illustrious - 将模型适配至 Illustrious。Babes Kissable Lips 模型一直是 Babes 的一个实验性分支。Babes Kissable Lips 3.0 Pony 版本对基于 Pony 的 Babes 模型开发至关重要，最终催生了 Babes 1.2 系列。我希望 Version 4 能为 Babes Illustrious 的未来发布奠定基础。最近几周，我训练了多个基于 Illustrious 的模型，作为 Babes Kissable Lips 4.0 Illustrious 的组成部分。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.9 Pony，强化艺术性与色彩表现。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.8 Pony，强化默认风格，增强插画基础，颜色更鲜艳，对比度更佳，面部与构图有小幅调整。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.7 Pony，调整默认风格，尤其在面部、眼睛、头发和皮肤方面。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.6 Pony，进一步提升真实感与基础风格。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.5 Pony，增强真实感，调整默认面部与体型。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.4 Pony，通过新训练与多次调整，显著提升降噪效果，对基于 Pony 的模型尤为出色。此版本在图像中提供了更佳的颜色分布与均衡，色彩纯净，明暗层次分明，黑、渐变与图案清晰锐利。同时，也拓展了更多优美的默认面部类型，为不使用著名组合的用户带来更多选择。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.3 Pony 包含新的微调，旨在提升真实效果，尤其优化了皮肤表现，增强了基础风格、色彩平衡与细节锐度。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.2 Pony 是对训练方式与基础风格的新调整，旨在改善色彩、对比度、细节标准化、提升图像保真度与构图。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.1 Pony 是对 Babes Kissable Lips 3.0 的新微调，旨在提升细节与纹理表现。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.0 Pony 是基于 Pony 的精雕细琢与原创训练，支持广泛风格与增强功能，可直接生成适合成熟内容的图像，无需额外使用分数或 LoRA。请尝试模型提供的触发词中的风格，并自行探索实验。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.0 Pony 的训练数据包含 35,000 张图像，涵盖多种主题：成人娱乐、我的模型风格、流行合成风格、卡通风格、艺术风格、真人与自然写实图像、面部增强、色彩与纹理增强。
ℹ️ Babes Kissable Lips 3.0 Pony 项目历时约一个半月。我很欣慰自己投入了大量时间思考与测试多种技术，如今非常自豪地将其呈现给大家。
ℹ️ Babes Kissable Lips 2 - 几乎所有内容都已重做。
ℹ️ Babes Kissable Lips 2 可生成真正出色的作品。
ℹ️ Babes Kissable Lips 2 无需特定触发词，但部分来自我其他模型的触发词可能仍有效。
ℹ️ Babes Kissable Lips 1 模型基于全新训练，融合了 Babes 1.1 的配方，并受到 RPG v4 的部分启发。
ℹ️ Babes Kissable Lips 1 模型的核心与 Babes 1.1 以及 Exp 7/8 不同，因此具备其独特风格，尤其偏好大嘴唇（也许还有别的，你来告诉我）。
ℹ️ 该模型似乎对提示词的处理方式与之前版本略有不同，更专注 并受提示词更强影响，因此若提示中包含“骷髅”等元素，可能会被生成出来。
ℹ️ 该模型不再产生与雀斑相关的无意义噪点，是一个显著进步。
ℹ️ 它更加适合 NSFW 内容。
ℹ️ 内置VAE。
ℹ️ 触发词（仅供参考，建议自行实验并反馈）：“samdoesart style”、“thepit style”、“orwel style”、“cherrymouse style”，以及 Babes 1.1 中的其他触发词。

📌 你的生成结果与某张特定图片不完全一致？

1. 请确保使用 Hires-fix，并选择 SwinIR_4x / 4x-UltraSharp / 4x-AnimeSharp / RealESRGAN_x4plus_anime_6B（放大器下载），这是我通常用于 Hires-fix 的选择。

2. 使用 VAE：vae-ft-mse-840000-ema-pruned，以获得更佳色彩表现。下载后放入 "stable-diffusion-webui/models/VAE" 文件夹，在设置中选择该 VAE。

3. 我使用 xformers - 它虽为小幅度性能提升，但可能导致结果变化。并非必须安装，且安装可能较复杂。可通过启动 WebUI 时添加命令行参数 "--xformers" 启用。

4. WebUI 会不断更新，部分更新会影响图像生成，技术进步有时会优先于向后兼容。

5. 硬件差异可能导致结果不一致。我听说有大量用户使用相同提示与设置，生成结果仍不相同。

6. 我在自己的系统上观察到，批量运行时结果可能略有变化。

7. 我怀疑某些模块内部存在我们无法控制的隐藏变量，因内部状态变化而导致结果轻微不同。

8. 图像尺寸、步数、采样器、提示词等任何变动，都可能导致结果出现微小甚至巨大差异。

📌 真的想要复现某张图片的精准效果？你可以尝试以下方法，甚至可能获得更佳结果。

1. 微调提示词/负面提示词，逐词调整并逐步逼近理想方向。

2. 若图像中某元素过多或不足，可尝试使用 强调功能。例如，光泽太强？使用"(glossy:0.8)"，或调低数值，或从正面提示中移除，或添加至负面提示中。若希望更强，可尝试 1.1-1.4 的数值，并添加同类描述词。

3. 使用变体功能：保持相同种子，点击种子右侧的“Extra”，设置“变体强度”为 0.05 左右，生成几张图像，观察变化幅度。如需更多变化则提高强度，反之则降低。如此可批量生成与原始结果高度相似，但部分表现更优的图像。

📌 提升结果的推荐建议：

1. 使用 VAE 以获得更佳色彩与细节。可选用模型自带的 VAE，或下载 "vae-ft-mse-840000-ema-pruned"（https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main），将 ckpt 或 safetensors 文件放入 "stable-diffusion-webui/models/VAE" 文件夹。在设置中找到 "SD VAE"，刷新后选择 "vae-ft-mse-840000-ema-pruned"（或模型自带版本）。点击顶部的“应用设置”按钮。模型自带的 VAE 即为 "vae-ft-mse-840000-ema-pruned"，无需同时使用两个，推荐使用你自行下载的，它也能很好地适配大多数其他模型。

2. 使用 Hires-fix，推荐使用 SwinIR_4x / 4x-UltraSharp / 4x-AnimeSharp / RealESRGAN_x4plus_anime_6B（放大器下载）。第一轮建议 512x512，第二轮建议高于 960x960，尽可能保持两轮图像的比例一致。

3. 使用负面提示词，但不宜过多。仅在看到不满意的元素时添加。

4. CFG 建议设置为 7.5 或更低。对于长而复杂、强调较多的提示词，可降至 3.5。总体建议尽量减少强调词的使用，只需将最重要内容置于提示词开头。若所有元素都重要，可直接不使用强调功能。

5. 谨慎进行修改，提示词开头的更改影响更大。任何概念都可能彻底改变生成结果。

6. 阅读并使用官方手册（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features）。

7. 向他人学习，复制视觉表现优异图像的提示词并进行实验调整。

8. DPM++ 2M Karras 是许多人（包括我）的首选采样器。40 步已足够，我通常使用 20 步。

9. 加入 Discord 服务器 获得帮助、分享成果、展示作品、开展实验与挑战。