Raehoshi illust XL

详情

模型描述

Raehoshi Illust XL

在 Illustrious XL 模型基础上增强迭代的版本。旨在通过解决原始模型的一些局限性(如过度饱和和伪影噪声)来提升视觉风格。虽然这些问题并未完全消除,但已取得显著改进。目标是在保持基础模型优势的同时,提供更精致、更均衡的输出。


为何提供早期访问?

早期访问有助于覆盖训练与开发成本。通过购买早期访问权限,您直接支持了我的模型开发。如果您希望进一步支持我,也可以在 Ko-fi 上请我喝杯咖啡。您的支持将推动项目持续发展,并确保未来推出更优秀的模型。


在线生成: SeaArt

特殊标签

质量标签:

  • masterpiece

  • best quality

  • good quality

  • average quality

  • bad quality

  • worst quality

评分标签:

  • safe

  • sensitive

  • nsfw

  • nsfw, explicit

注意:在提示词中使用评分标签可显著提升整体生成质量。

推荐设置

正向提示词:

masterpiece, best quality, sensitive, absurdres

负向提示词:

lowres, bad quality, worst quality, bad anatomy, bad hands, sketch, jpeg artifacts, ugly, poorly drawn, censor, signature, watermark

步数:20+

CFG:4-6

采样器:euler a

标准分辨率:

1216 x 832, 832 x 1216, 1152 x 896, 896 x 1152, 1344 x 768, 768 x 1344, 1024 x 1024

高分辨率:

1024 x 1536, 832 x 1536, 1536 x 1024, 1536 x 832

Hires.fix 设置:

训练细节

该模型采用两阶段微调流程开发。第一阶段引入新系列与角色;第二阶段聚焦修复问题并优化整体风格以提升输出质量。

第一阶段

  • 数据集:v1-31k, v2-37k, v3-34k, v4-60k, v5_v5.1-18k, v6-15k, v7-39k

  • 硬件:2x A100 80gb, v3, v4, v5, v5.1-2x H100 80gb, v7-RTX PRO 6000

  • 批量大小:32

  • 梯度累积步数:2

  • 学习率:6e-6

  • 文本编码器:3e-6

  • 训练轮次:15

第二阶段

  • 数据集:v1-2.5k, v2 和 v3-2.3k, v4-2.5k, v5-2k, v5.1-1.8k, v6-1.5k, v7-1.7k

  • 硬件:1x A100 80gb, v7-RTX PRO 6000

  • 批量大小:48

  • 梯度累积步数:1

  • 学习率:3e-6, v5.1-2.5e-6, v6-自适应

  • 文本编码器:禁用

  • 训练轮次:15

新训练系列/角色列表:

  • 《Zenless Zone Zero》角色至 v2.2

  • 《Wuthering Waves》角色至 v2.6

  • 《原神:星穹铁道》角色至 v3.7

  • 《原神》角色至 v6.0

  • 《Dandadan》

  • 《让女主角太多》

  • 《药屋少女的呢喃》

  • Hololive(来自 justice and dev)

  • 独立 VTuber Dooby、Yuuki Sakuna、Nimi Nightmare、S***

  • 《100个真心爱你的女朋友》

  • 《请多关照,高野先生》

  • 《Alina Clover》

  • 《Fate:蛇夫人》

  • 《NIKKE:Bready》

关于角色提示词,请参考 Danbooru 网站获取准确标签与参考。

许可证

每个版本基于不同的基础模型,因此许可证可能有所不同:

  • v1, v2, v2.1 → 基于 Illustrious v0.1Fair AI Public License 1.0-SD

  • v3 → 基于 NoobAIFair AI Public License 1.0-SD,附加限制:禁止商业用途

  • v4, v5.1, v6 → 基于 Illustrious v1.1 → 原始 SDXL 许可证

  • v7 及之后版本 → 基于 Illustrious v1.1 → 原始 SDXL 许可证,附加要求:若您将其用于模型融合或微调,请务必保留模型链接或注明,此为强制要求。

特别感谢 Joe 对我作品的支持

特别感谢 Juno 对我作品的支持及担任早期测试者

此模型生成的图像

未找到图像。