Flux-Better-Art-With-Niji
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在 Dev 和 Schnell 上使用相同数据集训练的模型,在 Dev 上表现更好:解剖错误更少,色彩更准确且不过度饱和,细节更锐利精确。在相同提示和随机种子下,Dev 的生成结果也更具灵活性和多样性。然而,Dev 的训练速度比 Schnell 慢,艺术性较低,且对训练数据的学习不如 Schnell 那么贴近。有时 Schnell 似乎更严格遵循提示,我认为这可能是因为 Schnell 在较低 CFG 值下表现更优,从而导致这一现象。目前,已有方法可提升 Dev 的真实 CFG 值,但据称会增加图像生成时间,且截至目前,此方法仅能在 ComfyUI 上实现。










