Ladies

Pixart-Ladies-900M V0.50：
此版本相比其他版本有巨大提升，解剖结构和一致性显著增强。我制作了一个工作流和一个ComfyUI文件夹下载包，方便从未尝试过Pixart的用户快速上手。此版本正是我期望我的模型达到的理想状态——具有摄影级精准度。

你可以在以下链接找到简单的工作流：https://civitai.com/articles/8315/simple-comfyui-pixart-workflow-for-pixart-ladies-900m

从文件区域，你可以下载.safetensors格式的模型本身，或下载一个包含模型、FP8 T5编码器、VAE、通配符节点及所有运行所需依赖项的干净ComfyUI压缩包。基本上，一键下载即可立即开始使用。ComfyUI设置仅需少于4GB显存即可运行。

Pixart-Sigma-900M：
经过数周测试不同设置后，我推出了这个版本，在颈部以下的解剖细节上有了显著改善。我将继续这条路径，扩展数据集以在未来获得更佳效果。所有其他版本在此版本面前都已过时。

你只需将图片拖拽到ComfyUI窗口中即可获取工作流。

Pixart-Sigma-600M：
在扩展数据集后，我尝试训练Pixart Sigma。如果你想体验，可使用以下工作流：/model/420163/abominable-spaghetti-workflow-pixart-sigma

下载pixart-sigma ladies v0.15和SD1.5 ladies v0.15，将两者放入你的ComfyUI检查点文件夹，并在工作流中分别设置。其余部分保持不变。

我发现Pixart-Sigma的图像质量大幅提升。随着更多训练，模型将变得更好。这本质上是一个示例或“Alpha版”，如果你愿意这么称呼的话。Pixart在下身（腰部以下，包括手、臂、腿）的训练严重不足。不要期望此模型能轻易或准确生成全身图像。当提示“手放在脑后”或“手臂举过头顶”时，手臂的解剖结构仍显糟糕，但已比基础版Pixart有明显进步。乳头和乳晕仍有些模糊，这将在更多训练后改善。

旧版（SD1.5）：
这只是对基础SD1.5的轻微微调，未进行任何合并或其他操作。我直接分享此版本，未来可能改进，也可能不改进。

它更像一个概念验证，证明只需一个精心策划和标注的小数据集，即可获得不错的解剖结构。我希望Open Diffusion团队看到这种技术的潜力。（如你感兴趣，可访问r/open_diffusion或其Discord参与讨论）

某天早晨，我用2小时左右，借助TagGui和VLM构建并标注了包含404张图像的数据集，手动修正了效果不佳的部分。数据集仅包含18岁以上的女性，大部分为裸体，仅有约25%为少衣或内衣装扮。未使用任何色情内容，因此不要期望它能生成此类图像。

该模型先在512分辨率下训练若干轮次，后在768分辨率下继续训练，总计10,100步。整个过程耗时不足24小时。为加快训练，我使用了较激进的学习率，因此可能在细节和皮肤纹理上略有欠缺。

提示用法：
headshot photograph：生成面部特写

close up portrait：生成面部特写；若在提示中加入“breasts”，则会生成从头部到胸部的近景

portrait：生成从头部到腰部的图像

full body portrait：生成从头到脚的全身图像

欢迎自由实验，我仅用它运行了几组动态提示以测试其是否有效。示例图片只是我通过这些提示生成的几张图的集合，或许你能做得更好。

如果你想将我的模型用于合并，请在你的发布中注明我的贡献，并附上本页面链接。