AniVerse XL

Samael1976Samael1976
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v4.0v3.0v2.0v1.0

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模型描述

!!! 严禁在 CivitAI 之外上传/分享我的模型* !!!

在 Mage.Space 查看我的独家模型：AniMage PXL • AniReal PXL • Lucid Dream • AniMage SD1.5 • Realistic Portrait
SDXL - Pony：AniVerse PXL • AniMerge PXL • AniToon PXL • AniMics PXL • AniVerse XL
SD1.5：AniVerse • AniThing • AniMerge • AniMesh • AniToon • AniMics

同时与 Shakker.ai 合作

本模型仅供个人使用，并允许个人合并（*）。
如需商业用途，请务必联系我（Ko-fi）或通过邮箱：samuele[dot]bonzio[at]gmail[dot]com

⬇ 阅读下方信息以获取高质量图像（点击“显示更多”）⬇

Aniverse XL - 让不可能成为可能！

这是一个长期项目，我希望每次更新都能加入一些新东西！

名字来源于“Animation”（动画）与“Universe”（宇宙）的结合（同时玩了个文字游戏：Any + Universe → Anyverse → Aniverse）

-> 如果您对我的模型感到满意，请点击 ❤️ 关注我的进展，并在模型评论中留下 ⭐⭐⭐⭐⭐，这对我来说真的非常重要！

提前感谢 🙇

请务必发布您使用此模型创作的作品！我非常想看到您的想象力能创造出什么！

推荐设置：

  • 过度的负面提示词会使您的创作变差，请遵循以下建议！

  • 在应用 LoRA 生成您喜爱的角色前，请先尝试不使用 LoRA。您可能会惊讶于这个模型的能力！

版本 3 及之后：

  • Clip skip： 2

  • 宽度： 768

  • 高度： 1344

  • CFG： 5.5

  • 步数： 30

  • 采样器： DPM++ 2M 或 Euler Max

  • 调度器： Karras

  • 触发词：4n1v3rs3

    通用提示词示例：

    正向提示词： (拍摄类型), (主体), 成人, 描述, (背景), 更多细节, 景深, 动态视角, 时尚摄影, 锐利, 超精细:1.15, 4n1v3rs3

    示例：肖像, Zelda, 成人, 可爱, 诱人, 天真, 轻微微笑:0.3, 饱满嘴唇, 纤细身材, 及踝粉色长裙, 镶珠宝王冠, 金色肩甲, 金色项链, 色彩鲜艳, 幻想, 宏伟, 英雄, 洞穴背景, 景深, 动态视角, 时尚摄影, 锐利, 超精细:1.15, 4n1v3rs3

    负向提示词：最差画质:1.4, 低画质:1.4, 前光, 灰度, 丑陋, 肥胖, 宽臀, 曲线身材, 儿童, 年轻, 小孩, 手部错误, 交叠手指, 多余手指, 缺失手指, 手指融合, 解剖错误

unaesthetic_bp5

  • 会导致手部出现一些问题

  • 会过度修饰图像的“创意性”

  • 在长焦距（全身照）中，面部渲染效果不如预期

CyberRealistic_Negative_PONY-neg

  • 更贴近原图，效果非常好

  • 尽管会略微模糊图像，使其显得平淡，并丢失一些细节

  • 会使面部略显过于圆润（按我的审美）

  • 在 Euler Max 采样器下效果远优于 DPM++2M

  • 非常适合制作男性角色

关于使用 Karras 调度器的采样器：

  • DPM++2M：这是我最喜爱的，色彩和细节表现俱佳，使图像更接近 2.5D，非常适合肖像和西部牛仔风格拍摄。

  • Euler Max：细节较少，但在使用“全身照”提示时面部渲染更佳，更接近 2D。

您可以根据需求自行选择。

版本 1 和 2：

  • VAE：已内置特殊 VAE，无需额外加载 —（感谢 nuaion）

  • Clip skip：2

  • 放大器：4x-Ultrasharp 或 4X NMKD Superscale

  • 宽度：720（或 768）—（可能更高，但我未测试）

  • 高度：1280 —（可能更高，但我未测试）

  • CFG 值：3~7

  • 步数：20~30（我测试不多）

  • 用于 2D（或接近 2D） - 参见此对比帖

    • CFG：6

    • 步数：20

    • 最佳采样方式：Restart

    • 调度器：Polyexponential 或 SGM Uniform

    • 使用的 Embedding：zPDXL2 + SimplePositiveXLv2（正向提示）+ unaestheticXL_bp5, zPDXL2-neg（负向提示）可能是最佳组合

    • 备选采样方式：Euler a

    • 使用的 Embedding：zPDXL2 + unaestheticXL_bp5, zPDXL2-neg

      通用提示词示例

    • 正向提示词：zPDXL2, 4n1v3rs3, (图像风格), 主体, 描述, (背景), 更多细节
      示例：zPDXL2, 4n1v3rs3, (油画), 女性, 穿红色连衣裙, (日出背景), 杰作, 高细节...（以此类推）

    • 负向提示词：unaestheticXL_bp5, zPDXL2-neg, 雀斑, 丑陋, 艺术品瑕疵

  • 用于 2.5D - 参见此对比帖

    • CFG：6

    • 步数：20

    • 最佳采样方式：DPM++ 2M 或 Euler_max

    • 调度器：Polyexponential

    • 使用的 Embedding：zPDXL2 + SimplePositiveXLv2（正向提示）+ unaestheticXL_bp5, zPDXL2-neg, 雀斑, 丑陋, 艺术品瑕疵"

      我的通用提示词示例

    • 正向提示词：zPDXL2, 4n1v3rs3, (图像风格), 主体, 描述, (背景), 更多细节

      示例：zPDXL2, 4n1v3rs3, (动漫 2.5D 风格), 雷·Ayanami, 穿白色 EVA 战斗服, (日出背景), 杰作, 高细节...（以此类推）

    • 负向提示词：unaestheticXL_bp5, zPDXL2-neg, 雀斑, 丑陋, 艺术品瑕疵

  • 用于 3D - 写实风格 - 参见这些对比帖：1 - 2 - 3 - 4 - 5

    • CFG：2.5~7

    • 步数：20

    • 采样器 (1)：DPM++ 2M

    • 采样器 (2)：DPM++ SDE（写实最佳，但生成极慢）

    • 采样器 (3)：Euler_max

    • 采样器 (4)：UniPC

    • 调度器：SGM Uniform 或 Polyexponential

    • 使用的 Embedding：zPDXL2 + SimplePositiveXLv2（正向提示）+ unaestheticXL_bp5, zPDXL2-neg

      写实风格提示词示例：

    • 正向提示词：4n1v3rs3, zPDXL2, (图像风格), 主体, 描述, (背景), 更多细节
      示例：4n1v3rs3, zPDXL2, (Rutkowski 模拟胶片照片), (印度年轻男性), 25 岁, (古老印度神庙废墟背景), (午夜时分, 高质量, 胶片颗粒), 聚焦于橙色与绿色

    • 负向提示词：unaestheticXL_bp5, zPDXL2-neg, 雀斑, 丑陋, 艺术品瑕疵

    • 更多信息（完整提示词）：点击此帖，可查看我使用的所有设置，并选择您的 CFG 值

  • 使用 Turbo 或 Lightning - 参见此帖

避免以下组合：(Euler a + Uniform) - (Euler_max + SGM Uniform) - (DPM++ 3M SDE + Exponential) - (DPM++ 2M SDE + Exponential)

下载我使用的所有 Embedding 和 LoRA：

A1111 我的设置：

我在家用 PC 的 A1111 上使用以下设置：

  • 设置 COMMANDLINE_ARGS= --xformers --skip-torch-cuda-test --no-half-vae
    （如果您显存较低，请尝试添加 --medvram-sdxl 或 --lowvram ，这将有所帮助，但会减慢图像生成速度）

如果您无法安装 xFormers（请参阅下方），请使用我的 Google Colab 设置：

  • 设置 COMMANDLINE_ARGS= --disable-model-loading-ram-optimization --opt-sdp-no-mem-attention --no-half-vae
    （如果您显存较低，请尝试添加 --medvram-sdxl 或 --lowvram ，这将有所帮助，但会减慢图像生成速度）

我的 A1111 版本：version: v1.9.3  •  python: 3.10.11  •  torch: 2.1.2+cu121  •  xformers: 0.0.23.post1  •  gradio: 3.41.2  • 

如需激活与我家用 PC 一样的 xFormers 优化（如何安装 xFormers）：

  • 在 A1111 中点击 "设置标签"

  • 在左侧列中，点击 "优化"

  • 在 "交叉注意力优化" 中选择： "xformers"

  • 点击 "应用设置"

  • 重启你的 Stable Diffusion

如果无法安装 xFormers，请使用 SDP-ATTENTION，如我的 Google Colab 所示：

  • 在 A1111 中点击 "设置标签"

  • 在左侧列中，点击 "优化"

  • 在 "交叉注意力优化" 中选择： "sdp-no-mem - scaled dot product without memory efficient attention"

  • 点击 "应用设置"

  • 重启你的 Stable Diffusion

如何模拟 NVIDIA GPU，请按以下步骤操作：

  • 在 A1111 中点击 "设置标签"

  • 在左侧列中，点击 "显示所有页面"

  • 搜索 "随机数生成器源"

  • 选择选项： "NV"

  • 点击 "应用设置"

  • 重启你的 Stable Diffusion

如果你使用我的模型，请为你的 A1111 安装 ADetailer 扩展。

在 Stable Diffusion 中导航至 "扩展" 标签。

  • 进入 "从 URL 安装" 子部分。

  • 在 "扩展的 Git 仓库 URL" 中输入此链接：https://github.com/Bing-su/adetailer

  • 点击 "安装" 按钮安装扩展

  • 重启你的 Stable Diffusion

如何安装 Euler Max 采样器：

  • 在 A1111 中点击 "扩展标签"

  • 点击 "从 URL 安装"

  • 在 "扩展的 Git 仓库 URL" 中输入此链接：https://github.com/licyk/advanced_euler_sampler_extension

  • 安装完成后，点击 "已安装" 标签

  • 点击 "应用并退出"

  • 重启你的 Stable Diffusion

  • 现在在采样器列表的末尾，你将看到新的采样器。

高分辨率修复设置：

我不使用高分辨率修复，因为：

1）在我的电脑上无法正常工作

2）我的模型不需要它。请使用 txt2image、ADetailer 和资源标签中推荐的放大器。

如果你仍想使用它，以下是 MarkWar 发送给我的设置（关注他以查看他的作品 ❤️）。

高分辨率放大倍数： 1.5

高分辨率步骤： 20~30

高分辨率放大器： R-ESRGAN 4x + Anime6B

去噪强度： 0.4

ADetailer： face_yolov8n

如何安装和使用 ADetailer：点击此处

以下是对 AniVerse XL 模型的评论（西班牙语）（感谢 Salió Aniverse XL | Stable Diffusion en español)：

你喜欢我的作品吗？

如果你想帮助我购买一台新的 Stable Diffusion 电脑，可以支持我！
❤️ 你可以买一杯 （浓缩咖啡……我是意大利人） 咖啡或啤酒 ❤️

如果你感兴趣，以下是硬件清单：亚马逊心愿单

我要感谢 nuaion 和 GattaPlayer 的支持。

你须对因滥用本模型而导致的任何法律责任自行负责

  • (**) 为什么我设定了如此严格的规定？因为我厌倦了看到像 Pixai（以及其他许多网站）这样的平台，依靠模型创作者的成果赚钱，却从不提供任何回报。

  • (***) 我创建的低秩适应模型（LoRAs）和检查点。

    根据 Creative ML OpenRAIL-M 许可证第三条，衍生内容（即 LoRA、检查点、混合及其他衍生内容）可自由修改许可证以用于进一步分发。此类内容的许可条件请参见每个模型在 Civitai.com 上的单独许可说明。我所有模型均禁止未经我明确授权，在其他提供生成服务的网站上托管、转贴、重新上传或以其他方式使用我的模型。

  • (****) 根据意大利法律（我是意大利人）：

    版权法（1941年4月22日第633号法律，以及后续修订，最近由2017年10月16日第148号立法法令修订）规定，对“具有创造性的文学、音乐、美术、建筑、戏剧和电影作品”提供保护，不论其表达方式或形式如何。

    后续修订因信息技术的发展，已将保护范围扩展至摄影作品、计算机程序、数据库和工业设计作品。

    版权在作品被认定为智力创造时自动获得。

    美国同样适用：https:// ufficiobrevetti.it/copyright/copyright-usa/

    我在 Civitai 上的所有 Stable Diffusion 模型（经我授权）均受版权保护。

此模型生成的图像

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