Project HaDeS - FLUX S
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关于此版本
模型描述
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项目 HaDeS - FLUX S - V1
基于我从 Flux Dev 和我的项目 Gaia 中所学到的知识，我决定花一些时间深入研究 Black Forest Labs 最小的模型——Flux Schnell。
Project HaDeS 是一个快速模型，但在已训练的领域中，其质量高于原始版本。每次更新，我都会重新调整原始数据集，改进模型的每一层，唯独文本部分，我认为它已经表现得非常出色，无需改动。
在这一初始版本中，我调整了男性模型、黑人女性模型，以及多种纹理，如皮肤、石头、土壤、水等。我还融入了我收藏中的一些 LoRa，例如更逼真的水流、有意义的纹身，并整体提升了清晰度。
推荐设置：
分辨率：
在我看来，SDXL 的分辨率效果非常好，但在远景图像中，若不重新缩放，部分质量会有所损失。
如果你不清楚我指的是哪些分辨率，以下是具体数值：
1:1 精确 1024 x 1024
3:2 精确 1254 x 836，近似 1216 x 832
4:3 精确 1182 x 887，近似 1152 x 896
16:9 精确 1365 x 768，近似 1344 x 768
21:9 精确 1564 x 670，近似 1536 x 640
对于显卡性能较好的用户，我推荐使用更高分辨率，这是 flux1 模型在质量开始下降、图像变得模糊前允许的最大分辨率：
1:1 精确 1448 x 1448，近似 1408 x 1408
3:2 精确 1773 x 1182，近似 1728 x 1152
4:3 精确 1672 x 1254，近似 1664 x 1216
16:9 精确 1936 x 1089，近似 1920 x 1088
21:9 精确 2212 x 948，近似 2176 x 960
推荐采样步数：
绝大多数图像，尤其是肖像和特写，4 步已绰绰有余。对于细节极其丰富的图像，可逐步增加步数，直至找到最佳效果。
CFG 与 Distilled CFG：
分别为 1 和 2。Distilled 可提升至 5，但在我看来，2 已能提供更高的真实感。
放大方法：
Ultimate SD Upscaler 效果不错，我也正在测试使用 4xNomos8kDAT.pth 模型的 Hires upscale，但目前尚不能推荐，因为我尚未充分测试。但为有需要者留在此处。
采样方法：
我尝试了几种方法，但仍然认为 Simple Euler 最佳。不过最终选择权在你，目前可供选择的采样器不多，无需花费数小时逐一测试。
希望你喜欢！请在墙上发布你的作品，点赞并留下喜爱，我们下次更新再见！！