DGSpitzer Art Diffusion
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模型描述
# DGSpitzer 艺术扩散模型
DGSpitzer 艺术扩散模型 是一款专为模仿我的艺术风格而训练的独特 AI 模型！
它支持多个关键词作为我不同绘画风格（6种以上！）的标识
# 在线演示
https://huggingface.co/spaces/DGSpitzer/DGS-Diffusion-Space
大家好！我是 DGSpitzer，一位居住在纽约的游戏开发者、音乐作曲家和数字艺术家。你可以通过以下链接查看我的作品、游戏等：
我的游戏：https://helixngc7293.itch.io/
我的艺术作品：https://www.artstation.com/helixngc7293
我的音乐：https://soundcloud.com/dgspitzer
自2020年起，我一直在我的 YouTube 频道（https://www.youtube.com/channel/UCzzsYBF4qwtMwJaPJZ5SuPg）中研究 AI 相关项目，尤其是使用多种 AI 技术为老黑白影像上色。
我一直将人工智能视为拓展创造力的辅助工具。尽管 AI 未来可能愈发强大，人类在创作过程中始终是主导者，AI 则作为助手提供建议或生成草图。
我认为，将 AI 融入现代数字艺术家的工作流程潜力巨大。因此我以我的艺术风格为样本训练了此 AI 模型，作为一次实验性尝试！并且 免费与你分享！
所有数据集（即构建此 AI 模型所用的训练图像）均来自我本人的数字绘画与游戏概念艺术，不涉及任何其他艺术家的作品。我将我的艺术作品分为“轮廓”、“草图”、“动漫”、“风景”等详细类别。因此，此 AI 模型支持在提示词中使用多个关键词，以表达我不同风格的绘画效果！
该模型基于 Vintedois diffusion-v0-1 进行微调，但在 Dreambooth 训练过程中，我使用“arts”和“paintings”作为关键词，并结合我自己的数据集，完全重塑了 Vintedois 扩散模型的风格。
你可自由使用或微调此模型，可用于商业用途，但需遵守 CreativeML Open RAIL-M 许可协议。 此外，你也可以将我所有的艺术作品用作你训练的数据集，若能注明来源，将非常感激；P
欢迎分享你使用本模型创作的作品！期待一起创造出真正令人惊叹的内容！
如果你喜欢这个项目，欢迎给我买杯咖啡；P ♥
https://www.buymeacoffee.com/dgspitzer
# 使用方法
模型加载后，支持多种关键词（代表不同风格）：
painting 我绘画作品中的一般风格，适合肖像画
outline 带轮廓线和块状色彩的角色画，带有轻微动漫风格
landscape 一般的风景画风格
anime 可爱简洁的动漫角色
whiteshape 角色以白色轮廓身体和纯色背景呈现
sketch 来自我速写作品的素描风格
arts 与 dgspitzer 是额外提示词，等价于 painting，用于生成我绘画作品的一般风格
建议采样器使用 DPM++ SDE Karras 或 Euler A，以获得最佳效果（DDIM 也有效），CFG Scale 7，步骤数 20 即可
示例 1：
dgspitzer painting portrait of a girl, draw photorealistic painting full body portrait of stunningly attractive female soldier working, cleavage, perfect face, dark ponytail curvy hair, intricate, 8k, highly detailed, shy, digital painting, intense, sharp focus
示例 2：
outline anime portrait of a beautiful martial art girl
示例 3（搭配 Stable Diffusion WebUI 使用）：
若使用 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI
只需将以下内容作为提示词，搭配 Euler A 采样器，CFG Scale 7，步骤数 20，输出分辨率 704 x 704px：
an anime girl with cute face holding an apple in dessert island
强烈建议将负面提示词设置为类似以下内容，以获得更佳效果：
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet
若生成结果偏紫色或色彩过浓（这是我常有的风格...），可额外在负面提示中加入：
saturation, purple, red
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注意：使用此模型即表示接受 Stable Diffusion 的 CreativeML Open RAIL-M 许可协议
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