你好世界

让我们回归真实

距离上次更新已经过去一段时间了，而这次的版本与之前相比有显著的不同。这并不是说它在所有方面都超越了本网站上的其他模型（毕竟这只是个合并模型），但我尽可能地专注于以下几个具体目标：

1. 在不使用 LoRA 或嵌入（embeddings）的情况下，达到高度的真实感。

   拥有一个良好的基础，为后续自由使用这些技术提供了充足的空间。

2. 仅用一个简短/小范围的负面提示词（negative prompt）即可实现良好效果。

   同样，一个简短的负面提示词往往能产生最真实的结果。当然，你仍然可以随时加入自己的创意，或者添加更多嵌入。

3. 在上述约束条件下保持姿势、手部及其他特征的一致性。

4. 仅通过提示词就能实现对光影的合理控制。

   尽管市面上已有出色的光照/噪点偏移 LoRA 模型，但当前默认功能已经非常出色。

5. 能够响应 ChatGPT 生成的最疯狂的通配符列表。

   我喜欢使用本地 GPT 生成的各种随机列表——例如地点、时代、服装/材质、概念等——并赋予它们额外的丰富细节。

推荐 VAE（不含在内）：vae-ft-mse-840000-ema-pruned

- 强烈建议使用高分辨率基础设置：例如 640x896 用于人像模式

- 如有可能，使用 hires.fix 或类似实现：在大多数情况下，去噪率 0.3~0.5 即可。各种 ESRGAN 超分模型 也表现良好。本文中的所有示例均使用 x1_ITF_SkinDiffDetail_Lite_v1，但也有其他优秀选择。

- 不必非得使用耗时的采样器（例如大多数示例中使用的）。我在生成示例时曾短暂沉迷于 SDE Karras，但现在已回归使用 2M Karras @ 15~20 步，这通常是我的默认设置，即便结合 hires.fix 也完全足够。

*注意：部分示例提示词可能生成裸露内容，请主动添加抵制提示词以防意外。如需查看真实裸露示例，请参阅单独上传的画册。

**模型元数据中所指为 QGO-3002a，与 QGO-PromptingReal-v1 为同一模型。