BancinXL
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关于此版本
模型描述
V3!
当我出于乐趣正在开发一个新的小马模型时,我顺手完成了一个小任务,为BancinXL创建了V3版本!基于Juice和V2,并结合了一些LoRA和MeichiDarkmix检查点,我稍后会写一篇更长的故事 😉(P.S. 抱歉展示图比较杂乱,我已经有一阵子没生成小马相关的内容了,忘了要画出好看的手有多难)
简要版
Juice!
PsychoNex 就像烈酒,美味但纯饮会瞎眼 ;-)
我在很多帖子中都说过我喜欢这些模型,但有时用它们却得不到我想要的效果(不过也许,这是应得的 :D)。
BancinXL的Juice版本仅仅是PsychoNex和V2各占50%的混合体。
它并非主版本,但用于制造更多混乱时非常有趣 :D
去看看 Skumerz 的作品吧!
V2
V1的重构版本,采用类似方法,仅增加了几个LoRA以增强表现力。
仍基于 Pony XL v6,在 Illustrious/NAI XL 风潮之前 :D
配方:
BancinBase(使用SuperMerger):
All Disney Princesses V1 (1.0) [试过小马版,V1仍是更合适的搭配]
ExpressiveH (0.65) ❤
InCase Style [PonyXL] V3 (0.55) ↑ 0.05
Vixon's Pony Styles Gothic Neon V2 (0.35) ↓ 0.1
Cutesexyrobutts Style PDXL V3 (0.25) 🆕 [经过维度从16到32的重调]
Style for PonyXL V6 - Smooth 2 (0.15) 🆕
Detail Tweaker XL - V1 (1.2) 🆕 [经过维度从16到32的重调]
BancinTemp(使用Checkpoint Merger):
0.8 x BancinBase + 0.2 x BancinXL V1
内置VAE:FlatPieceXL(由SharpSpectrum切换而来,色彩依然优秀,只是没那么强烈)
BancinXL_V2(使用SuperMerger):
- BancinTemp + (0.4) x Detailed/Perfect Hands
使用建议:
我添加了步数/采样器对比,帮助选择,但模型在经典设置下表现良好,无需额外调整。Euler a 生成更平滑的画面,而 DPM++ 2M 则更清晰锐利。
对 Euler a,40步效果更好;而 DPM++ 2M 仅需20步即可。
DPM++ 2M SDE 会略微改变构图,但适合实验。
我通常使用CFG值在4到6之间,以控制生成的自由度,这只是个人偏好。
关于提示词,大多数使用经典小马评分体系,供参考:
Expressiveh, (可选LoRA触发词), masterpiece, best quality, PonyScores7, <1girl|1boy|1other>, (小马识别的角色名), (身体描述), (场景描述), (背景与光照)
负面提示词,除非特殊情况,始终使用:
PonyScoresNeg, (worst quality, low quality:1.4), (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, bad hands, missing fingers, extra fingers, fused characters, muscular female, deep_negative_pony
使用的嵌入(real SDXL TI,SD1.5 TI 无用,除非你在ComfyUI里做黑客操作,是的,我盯着你呢 EasyNegative ^^;):
个人技巧:
我个人更喜欢 DPM++ 2M 生成的整体画面锐度,但面部通常 Euler a 效果更好。
为了融合两者优点,我使用 DPM++ 2M 生成40步,当 ADetailer 启动时,仅将面部采样器切换为 Euler a(保持步数、提示词、clip skip等不变)。
简单有效,不想在扩展中额外折腾CFG/步数等设置。:D
V1
所以。这是一个非常简单的合并,用于整合那位了不起的创作者 Bancin 几乎所有作品中使用的LoRA ^^;(快去看看他的作品!)
目的是让我在GPU性能较弱的设备上尝试他的“风格”,而不会过度加载系统。
基础模型:Pony XL v6
LoRAs及权重:
All Disney Princesses V1 (1.0)
ExpressiveH (0.65)
InCase Style [PonyXL] V3 (0.5)
更新:哇,浏览了迪士尼公主图库后,发现几乎所有人都用差不多的LoRA组合哈哈。每次合并这些LoRA和小马模型都消耗大量VRAM,还不如直接用预合并好的版本 ^^;















