LOFI

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模型描述

L.O.F.I：无限制原创性，免受干扰

[更新：240515]

🚀 LOFI V5 - 最终版

这是LOFI系列模型的最后一个版本。未来很可能不会再对LOFI模型进行更新（除非发布SD3.0，届时可能会训练一个适用于3.0的LOFI版本）。

V5版本非常特别，其生成效果甚至在某种程度上类似使用“LCM”。要充分利用此模型，必须使用极低的CFG值。该模型还可与LCM或HyperSD有效结合，以进一步提升性能。

此外，此模型对“提示词词汇注意力”极为敏感。根据我的测试，任何提示词权重不应超过1.2，而通常移除所有提示词权重反而能获得更好的结果，这表明模型对提示词的重要性与相关性具有精准的理解。

🛠️ 推荐设置：

  • 采样器：DPM++（系列） / Restart

  • 步数：15–55（推荐35步）

  • CFG：2–5（推荐4）

CFG值越低，生成图像的创造性可能越高。

📸 无人物问题：

该模型对“主体”的摄影风格有明显偏好。若生成缺乏明确主体的图像可能会比较困难。如果你希望使用此模型生成风景图，建议配合使用controlnet-depth来控制输出。

💡 注意：实际上这个模型早已完成，但我认为在SDXL发布后，1.5版本社区可能将不再活跃，因此我暂未发布。现在看来，1.5版本仍然被广泛使用，许多人（包括我自己）经常将其用作SDXL的精修模型。

💡 备注：为真实展现模型能力，所有展示均未使用lora和后期处理。如果合理使用lora和后期处理，应可获得更佳效果。

🆕 另外，最新发布了全新的蒸馏模型：

- CaseH（lofi_v4 分支）

[更新：230822]

LOFI v4 发布

更新内容

  1. 增加了更多训练与微调

  2. 注入了sdxl1.0知识（关于人像与机械）

  3. 修复了一些画面构图问题（V3版本中的常见问题：衣物和场景经常出现破损）

建议

  1. V4无需添加额外提示词来提升质量。尝试不加（如“最佳质量”“杰作”等）。

  2. V4无需强烈调整提示词权重。尝试移除所有提示词权重。

  3. V4无需使用Hi-RES。尝试使用大步数（>50步），并使用DPM++系列采样器。

  4. V4仍保留部分亚洲风格特征，若不想要该风格，请使用此模型 👉 EPIC-v1

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V4 与 V3 对比

提示词精准不漂移，彻底移除默认人脸风格

Precise application of prompt words, completely remove the default face style

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huggingface 备份

[更新：230720]

新模型：基于 LOFIv3 + SDXL0.9 微调而来：RawXs

一个新模型，使用LOFIv3 + SDXL0.9 进行微调：RawXs

LOFI 将专注于人像生成，RawXs 则更偏向写实风格

[更新：230624] LOFI V3

重新整合多种LOFI-sub lora，修复过拟合问题

V3 建议：

  • 采样器：DPM adaptive / DPM++ / DDIM

  • 摄像机控制功能仍可用

扩展建议：

  • Stable Diffusion Dynamic Thresholding (CFG Scale Fix)

https://github.com/mcmonkeyprojects/sd-dynamic-thresholding/tree/master

我的配置：

动态阈值启用：是，模拟比例：4，阈值百分位：100，模拟模式：线性上升，模拟比例最小值：0，CFG模式：线性上升，CFG比例最小值：0，
  • ControlNet

https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

  • FaceEditor（优于restore-face）

https://github.com/ototadana/sd-face-editor

（适用于人脸占比相对较小的图像生成。若为特写照片，则无需使用）

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v3 修复功能

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huggingface

https://huggingface.co/lenML/LOFI-v3/tree/main

[更新：230602] LOFI V2.2

知假者多，识真者更佳

针对 V22 版本，提供以下建议：

  1. 负向提示词具有显著效果，能大幅提升生成质量。该模型对“不良内容”有很强的识别能力。

  2. 摄像机控制功能不如 V21 强，但仍保留约30%的控制能力。

  3. 本次训练使用了大量亚洲图像（约5GB），因此生成其他种族人物可能需要搭配不同Lora或Ti模型。

  4. _强烈推荐_ 使用 ControlNet。此版本与ControlNet完美配合，通过限制图像局部内容，可使模型输出无限逼近真实。

  5. 使用 _DPM++ 系列采样器_，步数越高，细节越丰富，CFG值也可相应提高。

尽情享受AI世界。

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与ControlNet配合效果优异：

👈 左图：构图正确，但发型、表情、姿势和光照均与提示不符。

👉 右图：启用ControlNet，场景布局被精准控制，所有提示词均准确体现在生成图像中！太棒了!!!

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LOFI V22 修复模型已发布~展示如下：

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目前，我的模型已备份至huggingface：

https://huggingface.co/lenML/LOFI-v2_2/tree/main

https://huggingface.co/lenML/LOFI-V2_2-inpainting/tree/main

https://huggingface.co/lenML/LOFI-v2pre/tree/main

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[更新：230414] LOFI V2.1

  • 🧙 通过更密集的迭代训练（200轮）带来更真实的细节

  • 🩹 轻微回归面部处理效果（回归至LOFI V2pre）

  • 🖌️ 新增修复模型（基于LOFI V2.1）

修复模型使用提示：

需确保您的修复模型文件名符合WebUI支持的格式，例如 LOFI_V21.inpainting.safetensors

（这很可能是Civitai的Bug，导致下载的模型文件名与上传的不同……因此需要手动修改以确保WebUI能正确加载模型。）

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注：因我使用了部分torch2.1的优化，相同参数下可能无法生成完全一致的图像（但质量依然优秀）

[更新：230325] LOFI V2

终于，V2版本正式发布

基于LOFI-v1模型，微调80,000步 / 300轮迭代

  • 📷 更强的摄影概念表达

[更新：230224] LOFI V2pre

V2 版本的预发布版。这不是简单的合并模型，还包含我通过训练微调的多个模型组件，包括此前发布的TAF以及其他提升图像质量的训练模型。

但此版本可能导致模型过于聚焦“人物肖像”，因此仅为预发布版本，需后续更新。LOFI模型的目标是通用且高质量。

提示词建议

  • 由于使用的文本编码器已是充分训练版本，不宜使用过高的注意力权重控制，否则可能导致错误绘制，建议所有注意力权重不超过1.2

  • 若无特殊构图需求，无需添加过多负向提示词（如“缺失的手”），这类提示可能影响人体绘制，DeepNegative 已足够作为负向提示

  • 强烈建议使用 hires.fix 生成。推荐参数：

    • （最终输出尺寸 512×768）

      步数：20，采样器：Euler a，CFG scale：7，尺寸：256x384，去噪强度：0.75，高分辨率放大倍数：2，高分辨率步数：40，高分辨率放大器：Latent（双三次抗锯齿）

大部分样本图像均通过 hires.fix 生成

注意：若使用 hires.fix，您可能在WebUI中无法用相同参数复现图像，因为 hires.fix 引入了双重随机性

此模型生成的图像

未找到图像。