Cinematix
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模型描述
Cinematix 擦除修复（新）
在 Forge 中，将模型类型设为 XL，并选择 cinematix.inpainting.safetensors 作为模型。进入 Img2img 标签页的生成/擦除修复功能。加载你的图像，并用遮罩标记你想要修改的区域。输入一个简单提示，描述你希望做出的更改。点击生成。如需更强的效果，可调整去噪强度。你应该能立即获得不错的结果。
尝试使用“整个图像”或“仅遮罩区域”作为擦除区域。若选择“整个图像”，请将图像尺寸设置为与输入图像相同的宽高比。
另可参考：
Cinematix CosXL EDIT 是一个用于编辑的逼真 SDXL Pix2Pix 模型，采用不同的工作流程，你可在此处找到：
/model/396070/cinematix-cosxl-edit
Cinematix L8 擦除修复
使用 CFG 1.5-4，10-20 步，Euler A，DPM++2Sa + SGMUniform 调度器
专为 Flux 实验打造，也可尝试 Photomatix SD 擦除修复模型 快速生成草图
Cinematix L8
更适合放大，需更多步骤。电影级照片风格。
闪电模型，使用 CFG 1.5，10-12 步
若增加步骤数，按比例调整 CFG 值（约 CFG 2 对应 24 步，CFG 2.5 对应 36 步）
最佳搭配：Euler A + SGMUniform 调度器
Cinematix L4
使用电影风格时，场景应更清晰明确。
闪电模型，使用 CFG 1.5-2
对于 Euler A、DPM++ 2S a 及类似采样器，建议 7-12 步，可生成单次通过的优质图像（能以最少伪影生成清晰画面）
LCM 采样器可使用更多步骤
推荐采样器：'Euler A SGMUniform'（Forge）
为获得最佳细节，可尝试双通道工作流程（在 A1111 中，第一通道正常生成，第二通道使用高分辨率修复微调 + LCM）
Cinematix 闪电
使用 CFG 1.5
单次通过 5-12 步，即可获得优质图像
推荐采样器：LCM 或 Euler A SGMUniform（标准采样器可能输出奇怪颜色或伪影）
双通道流程可使用 3-4 步 + 高分辨率修复中 3+ 步，去噪强度约 0.5
注意：SDXL-Lightning 在约 1024 分辨率下表现最佳
更多工作流程详情请参见 sandner.art 上的文章。
Cinematix SDXL v1
Cinematix 是一个极快的逼真 SDXL 模型。更多详细信息请参阅我页面上的详尽文章。
可使用标准采样器，步数低于 5（但建议更高），推荐大多数场景使用 12 步
采样器：DPM++ 2S a，LMS Karras，Euler a（LCM 在低步数下表现不佳）
可尝试使用 Photomatix 和 Animatix 实验风格以获得出色效果。在此下载。请先阅读说明，其中也包含可用于参考测试的经典 SDXL 风格。
可使用更高的 CFG（4-7+），而非通常的 LCM CFG 1.5。
无需使用详尽的负面提示。实际上，绝大多数情况下根本不需要负面提示。请参阅图库示例。
提示词可非常简洁。图库中的示例仅用于与我之前的检查点和帖子对比。
如果你用它创作出有趣的作品，请发布你的评价。
Cinematix 是通过合并和实验以下模型创建的：
StabilityAI SDXL
SDXL-Lightning https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning, https://arxiv.org/abs/2402.13929
L8: