SD-Silicon (Redistribution)

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模型描述

这不是我的模型。这是由 Xerxemi#6423 与 Xynon#7407 在 CreativeML OpenRail-M 许可证下制作的 SD-Silicon 模型的重新分发。所有功劳归于他们：如果他们能加入 Civitai 并认领此模型，我将不胜感激。

我一直觉得，Silicon 模型始终未得到应有的关注，实在可惜。它们是我见过最出色的模型合并之一，也在 Civitai 上被广泛用于众多合并项目。据我所知，它们始终默默无闻：我从未在 Stable Diffusion 的 Reddit 论坛或 Civitai 服务器中见过它们被提及。我希望借此机会与这个社区分享这些模型，让更多人关注到它们及其创作者。

关于示例图像的一点说明：Hugging Face 页面上的图片并未附带复现参数，因此我使用了该团队在 Medium 上发表文章中的提示词（并添加了基本质量标签）。我不确定他们推荐的参数是否最优，但为了表示尊重，我选择了保持一致。示例图像也使用了内置的 VAE，以展示基础模型所能实现的效果。

来自 Hugging Face 页面的信息：

SD-Silicon：

一系列基于实验性自动合并器 autoMBW 的通用模型。

由 Xerxemi#6423 与 Xynon#7407 共同创作。

所有列出的模型均内置 WD1.3 VAE。然而，就本模型系列而言，也建议使用外部 VAE。

许可证

本模型为开放获取，供所有人使用，其使用受到 CreativeML OpenRAIL-M 许可证的进一步规定约束。CreativeML OpenRAIL 许可证规定：

  1. 你不可以故意使用该模型生成或分享非法或有害的输出内容。

  2. 作者对您生成的输出不主张任何权利，您可以自由使用这些输出，但需自行承担使用责任，且不得违背许可证中的条款。

  3. 您可以重新分发权重，并将模型用于商业用途和/或作为服务。若您选择这么做，请注意必须将许可证中的使用限制同样施加于您的用户，并向所有用户提供一份 CreativeML OpenRAIL-M 许可证副本（请完整且仔细阅读许可证）。完整许可证请访问：https://huggingface.co/spaces/CompVis/stable-diffusion-license

使用条款

  • 明确标注任何修改。
    如果您将其用于合并，请说明您所采取的具体步骤。

-- 基础模型 --

Silicon28：又称 extestg4。第一个达到或超越手动合并块权重合并质量的 autoMBW 模型。

Silicon29：又称 extesto4。基于 Silicon28 的合并列表，但规模更大。首个基于半稳定 autoMBW 代码库构建的优质模型。

-- 专门用途模型 --

Silicon28-negzero：又称 extestg4-negzero。基于 3990 张图像的数据集，对 Silicon28 进行了 10 个周期的负向微调。在某些方面表现更好，另一些方面则更差。

Silicon29-dark：又称 extesto4-dark。在 Silicon29 的基础上进行了噪声偏移合并。输出比原始基础模型更暗。

推荐设置

采样器：DPM++ 2M

步骤：42 + 42 | 可能可以更低，我通常运行在这一数值

放大器：Latent（双三次抗锯齿）

去噪强度：约 0.5 至约 0.6

CFG：13

更多对比内容请见：https://medium.com/@media_97267/the-automated-stable-diffusion-checkpoint-merger-autombw-44f8dfd38871

注意：所有对比图片均使用纯 Silicon29 模型，搭配 Latent 双三次抗锯齿放大器。

Q：为什么这个模型叫 Silicon？

A：硅的原子序数是 14。这一系列模型原本计划作为 Xynon/models 中的第 14 个实验模型，即 experimental14a/b/c。

Q：我在哪里能找到用于制作这些模型的自动合并器？

A：https://github.com/Xerxemi/sdweb-auto-MBW | 初步文章请见：https://medium.com/@media_97267/the-automated-stable-diffusion-checkpoint-merger-autombw-44f8dfd38871

此模型生成的图像

未找到图像。