LEOSAM's FilmGirl Ultra 胶片风
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🚨FilmGirl Ultra 推荐参数：
Clip skip: 1
CFG scale: 9
直接输出图像分辨率：约50万像素（640x768）
2024.2.29 发布「FilmGirl Ultra」，向SD1.5的AI脸说再见
去年2月24日，我完成了第一版FilmGirl LoRA。这个LoRA是我首个实现高下载量的模型，标志着我AI之路的开端。自SDXL发布以来，我投入了大量精力优化HelloWorld和AIArt XL模型。而FilmGirl系列也已8个月未更新。
实际上，无论是FilmGirl，还是后续的Polaroid LoRA或Helloworld XL，我始终追求极致的写实效果。如今已过去整整一年，为纪念一周年，我决定发布一个将SD1.5写实能力推向新高度的模型——LoRA已无法胜任此任务，全新 FilmGirl Ultra 是一个基于 SD1.5 的基础模型。
为彻底摆脱SD1.5写实模型的同质化与AI脸问题，FilmGirl Ultra 并未采用 basilmix、chilloutmix 或其衍生模型作为训练底模，而是选择了UCLA最新发布的 SPIN-Diffusion。SPIN-Diffusion 是一个使用 pickapic_v2 数据集胜出图像进行自我对弈微调的 SD1.5 基础模型，其性能优于原始 SD1.5 基础模型和 SD1.5 DPO 模型，且在提示词对齐方面远胜于 Chilloutmix 等经大量微调与合并的基础模型。
FilmGirl Ultra 的训练数据集源自 HelloWorld XL。事实上，HelloWorld XL 的第一版也使用了最后一版 FilmGirl LoRA 的训练集。这一年中，我持续精心收集与筛选训练集，目前总量已达约10,000张图像。该模型的训练过程采用了多种标注方式，包括 GPT4V 自然语言描述、GPT4V 标签式描述、Blip+Clip 描述。为确保模型能良好兼容“1girl”、“best quality”、“masterpiece”等常用提示词，这些关键词也适当添加于部分图像中（但您仍可通过“child girl”、“little girl”等关键词精准触发小女孩效果）。采用多套标签的目的，是最大限度提升目标效果的触发概率。延续 FilmGirl 传统，胶片风格得到重点关注，您可通过提示词 “film grain analog photography” 触发该风格。
该模型共经历7轮训练，每轮使用不同批次大小、优化器、学习率及训练集比例，最终达到当前效果。若您有兴趣微调 SPIN-Diffusion，建议总训练步数超过50,000步；实际训练中，我使用批大小40~64，训练步数约100,000步。
FilmGirl Ultra 的写实效果远超预期，图像质量已接近 SDXL 水平。以下是本模型与 Realistic Vision v6 和 epiCPhotoGasm 的对比。前者是目前 Civitai 下载量最高的1.5基础模型，后者长期以来是我认为最写实的SD1.5基础模型——向这两大优秀模型及其创作者致敬。
close-up couple's portrait, African young woman and man, clear skin face, looking at camera, fashion photography, simple background
Negative prompt: watermark, anime, cartoon, open mouth
close-up couple's portrait, African little girl and boy, clear skin face, looking at camera, fashion photography, simple background,
Negative prompt: watermark, anime, cartoon, open mouth,
得益于 GPT4V 标注及 SPIN-Diffusion 底模，本模型提示词对齐表现优异。以下是不同概念的 xy plot 测试结果。
族裔测试
体型测试
肤色测试
年龄测试
动物测试
然而，FilmGirl Ultra 并非在所有维度都占优。毕竟它是从全新起点出发，放弃了社区过去一年对1.5底模的持续优化。经过大量测试对比，我发现该底模的肢体错误率高于社区成熟的写实模型。同时由于训练集中缺乏ACGN相关内容，当提示词涉及二次元相关标签时，生成效果不佳。建议避免使用“digital art”、“anime”、“cartoon”等词汇。这两点是 FilmGirl Ultra 目前的主要短板。
FilmGirl Ultra 是我AI旅程第一年的年终总结，是献给支持我的AI爱好者们的一份礼物。开源社区为我带来了朋友、回忆、快乐与知识，我也希望能回馈社区贡献一份力量。欢迎各位基于 FilmGirl Ultra 进行模型训练或融合。若您认为本模型对提升自身模型有帮助，请在模型描述中注明。我期望 FilmGirl Ultra 与 SPIN-Diffusion 能被更多人知晓并广泛应用。
FilmGirl Ultra 将持续更新，祝各位使用愉快！
愿我们与AI共同进步，明年此时，仍在此相见！
去年的2月24日，我完成了第一版FilmGirl LoRA。这个LoRA是我首个实现高下载量的模型，开启了我的AI之梦。自SDXL发布以来，我全身心投入HelloWorld和AIArt两个XL大模型的优化。而FilmGirl系列也已8个月未更新。
实际上，不论是FilmGirl，还是后续的拍立得LoRA或Helloworld XL，我始终追求极致的写实感。如今已过去整整一年，为纪念一周年，我决定推出一个将SD1.5写实能力推向新高度的模型——LoRA已无法胜任此任务，全新 FilmGirl Ultra 是一个基于 SD1.5 的基础模型。
为彻底摆脱SD1.5写实模型的同质化与AI脸问题，FilmGirl Ultra 并未选择 basilmix、chilloutmix 或其衍生模型作为训练基础，而是采用了UCLA最新发布的 SPIN-Diffusion。SPIN-Diffusion 是基于 pickapic_v2 数据集胜出图像进行自我对弈微调的SD1.5基础模型，其表现优于原始SD1.5和DPO底模，提示词对齐能力远强于Chilloutmix等大量微调与合并的模型。
FilmGirl Ultra 的训练集源自HelloWorld XL。事实上，HelloWorld XL 的第一版也使用了上一版FilmGirl LoRA的训练集。这一年我不断收集与筛选，目前训练集已达约1万张。训练过程采用多标签方式：GPT4V自然语言描述、GPT4V标签式描述、Blip+Clip描述。为兼容常用提示词“1girl”、“best quality”、“masterpiece”，部分图像中也加入了这些词（但您仍可用“child girl”或“little girl”准确触发小女孩效果）。采用多套标签，是为了最大化效果触发概率。秉持FilmGirl传统，胶片风格被重点强化，您可使用“film grain analog photography”触发。
本模型历经7轮训练，每轮采用不同批大小、优化器、学习率和训练集比例，最终达成当前效果。若想微调SPIN-Diffusion，建议训练步数超过50,000。实际我以批大小40~64，训练约10万步。
FilmGirl Ultra 的写实效果超出预期，图像质量已接近 SDXL。以下是与 Realistic Vision v6 和 epiCPhotoGasm 的对比。前者是目前C站下载量最高的1.5底模，后者是我长期认为最写实的1.5底模——向这两款优秀模型及其创作者致敬。
同时得益于GPT4V标注与SPIN-Diffusion底模，模型提示词对齐性能出色。
但FilmGirl Ultra并非全面领先。它从全新起点出发，放弃了社区过去一年对1.5底模的持续调优，经测试发现其肢体错误率高于成熟写实模型。由于训练集缺乏ACGN内容，涉及二次元标签的提示词效果不佳。建议避免使用“digital art”、“anime”、“cartoon”等词。这是当前主要两个局限。
FilmGirl Ultra 是我AI之旅第一年的总结，是我献给支持我的同好的礼物。开源社区赋予我友谊、记忆、快乐与知识，我也希望回馈社区。欢迎基于本模型训练或融合。本模型及其底模SPIN-Diffusion均遵循Apache-2.0许可使用。若您借助本模型优化了自己的模型，请在描述中提及。希望FilmGirl Ultra与SPIN-Diffusion被更多人知晓与使用。
后续我将持续更新FilmGirl Ultra，祝大家使用愉快！
愿我们继续与AI共进，明年此时，再相会！
版权声明：
FilmGirl Ultra 系列模型（以下简称“本模型”）由我（以下简称“所有者”）基于 SPIN-Diffusion 开发的 SD1.5 基础模型。
所有者授权个人或机构可免费将本模型生成的图像用于非商业目的的教育或信息传播，并需遵守：
- 相关法律法规，不得侵犯本模型或任何第三方的合法权益。
- 使用图像时需标注来源为“由LEOSAM's FilmGirl Ultra大模型生成”。
商业用途必须先与所有者签署商业授权协议。有关商业授权与模型定制事宜，请通过Civitai主页联系。
所有者将持续为个人用户免费提供FilmGirl Ultra的更新，以表达对社区贡献者的感谢。商业合作是推动本模型开发与持续演进的重要动力。感谢每一位用户的理解与支持。
请注意，任何未经授权的使用均可能违反法律法规，需承担相应责任。本声明最终解释权归所有者所有，并受相关法律约束。