简介

这是由 @KandooAI 制作的优秀 Juggernaut XL 的图像修复模型——感谢你的工作，伙计！

图像修复模型的全部目的，是在进行图像修复或外推时，至少能提供稍好一些的结果。例如，在进行外推时，使用普通的检查点模型，通常会在原始图像部分和新扩展部分之间出现非常明显的接缝——而这个模型有助于消除这种接缝！此外，使用特定版本的图像修复模型，而非通用的 SDXL 模型，往往能获得更具主题一致性的结果。

以下是一个外推后出现明显接缝的示例：

左侧为原始模型，右侧为图像修复模型。（是的，我特意挑选了最差的例子之一来说明这个问题）

免责声明：即使不使用图像修复模型，你当然也能获得不错的结果，但使用它会更容易。请不要发表任何攻击性评论，说我“很糟糕”或“应该感到羞愧”。

使用方法：

基本使用准则与原始模型相同，即使用 DPM++ 2M Karras 作为采样器，并设置 30 步以上 以获得一般良好的效果。我个人通常会用到 80 步，但效果因人而异。我一般将 CFG 缩放值设为 2-6，去噪强度初始设为 0.8，但如果觉得模型生成的内容过于“创意”时，我会适当调低。有时也可能需要将去噪强度调高到 0.9——去噪强度对结果影响巨大，可能需要反复调试。如果你对结果不满意，请保持其他参数不变，仅调整这一项试试看。

其他说明：

该模型在 Automatic1111 中通过合并以下组件创建：基础 SDXL 修复模型（by wangqyqq）、Juggernaut XL（非 Lightning 版本）、SDXL 基础模型，以及 fp16 修复 VAE。