SR-Omega
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关于此版本
模型描述
SR-Omega 是几个精心挑选的检查点/混合模型的融合，旨在帮助生成半写实风格的图像。
本模型本应是 SR-Alpha 的升级版，但该融合模型的输出风格与旧版差异过大，无法归类为 SR-Alpha。在我看来，使用此融合模型生成的图像，其比例和细节比旧模型显著更接近真实。
该融合模型由以下模型/混合模型组合而成：
V1：
V2：
V3 和 V4：
V5：
我强烈建议使用修复（inpainting）以获得最佳效果，并充分发挥该融合模型的全部潜力。无需额外使用单独的修复模型。已使用人脸修复（GFPGAN）以增强输出的真实感。Codeformer 虽可正常使用，但会干扰输出风格，过于强调面部细节，即使在平衡权重下亦然。
推荐设置：
采样方法：DPM++ 2M Karras、DPM++ 2S a Karras 或 Euler A
采样步数：20–30
CFG = 7–10
噪声去除强度 = 0.3–0.5（图像转图像 / 修复）
* 我仅在需要显著改变图像中某一特征或区域外观时，才使用大于 0.4 的噪声去除强度。通常用于修复因低噪声强度而显得严重变形的手部。
建议嵌入模型：
https://cdn.discordapp.com/attachments/1032948846197747731/1069660323709190195/bad-hands-5.pt
Deep Negative V1.x - V1 75T | Stable Diffusion Textual Inversion | Civitai
Bad artist Negative embedding - Bad artist | Stable Diffusion Textual Inversion | Civitai
VAE：
感谢所使用资源的原始创作者。
此模型生成的图像
未找到图像。