【更新V5 ink】Anything V5 万象熔炉绘图模型 – 融合万种动漫血脉的绘图师

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广受好评的万象熔炉AnythingV5系列绘图模型正统最新作,对于漫画卡通的绘制非常出色,专注二次元绘图,不包含任何真人/3D模型或者2.5D模型。

万象熔炉(Anything)起源于当初元素法典作者群的一次调侃,由于元素法典第一点五卷的名称为万象熔炉,故使用此名称。AnythingV1.0是融合了当时所有能找到的二次元模型,而Anything2.1和3.0则是有选择的使用了部分模型防止出现糟糕的生成图片。

ALL

Anything系列目前有V1、V2、V3、V3.2、V5五个基础版本,其余为变种版本,标注RE的版本为修复版,修复了诸如clip等模型方面的问题,Prt是V5版本的特别修剪版,是最推荐使用的版本,此外大家所说的Anything ink/A-ink都是指的V3.2++这个模型,我更改了标注,防止有一些人找不到。

The Anything series currently has five basic versions, V1, V2, V3, V3.2, and V5, with the rest being variations. Versions labeled with “RE” are fixed versions that have addressed issues with models such as clip. Prt is a specially trimmed version of the V5 model and is the most recommended version. Additionally, Anything ink/A-ink refers to the V3.2++ model. I have updated the labels to prevent confusion.

NoVAE

真正不含有VAE的版本,想要使用请在webui的模型选择栏中选择外置VAE

我把这个版本放到了后面,以免有的人下载了不能跑

AnythingV5 V3.2++[Ink]

V3.2++版本是为了替换老旧的Anything V3版本,展示图中的模型YB就是Anything V3.2++。如果你前段时间下载了测试版本的Txydm的YB版本,那么无需下载ANythingV3.2++,这两个模型是完全相同的东西

AnythingV3.2++因为模型性能原因选择了其他底模型,目前测试发现并其并不是很兼容NAI及其衍生模型为底模型的LoRA,强行使用会生成糟糕的图片。如果想要提示词更准确或者是想要使用更多的LoRA模型,那么请使用V5-Prt版本,而不是V3.2++版本。

如果使用Anything训练LoRA模型,推荐使用V5版本而不是V3.2++,因为你使用V3.2++训练LoRA模型所得到的东西将在大部分ckp模型上用不了

A-Ink已经可以脱离合并模型的范畴了,但是Civitai并不能单独版本设置是融合还是训练的模型。底模型训练使用大量来自Niji的生成图片,二次训练使用由Stable Diffusion相关模型生成的图片。

V5[PRT]

AnythingV5之后的模型并非只需要使用简单提示词就可以看似很好的图,也并非只有“1girl”,它需要精准的提示词以达到对应的效果。

说明 | specification

  • Anything是纯二次元的模型,不包含任何真人/3D模型或者25D模型
  • Pure quadratic metamodel
  • 合成方式:A +0.1B+C+0.1B+D+0.1B+E+0.1B+……Merge method:A +0.1B+C+0.1B+D+0.1B+E+0.1B+……
  • 这种合并方法是早期不知道原理的产物,出现问题的概率很高,所以这并不是一个合理的合成方法。This merge method has a high probability of problems.This is not a reasonable merge method.
  • 注意:Anything系列模型不会包含有AOM系列模型

说明 | description

  • 本文中所有资料均可被随意使用,且任何权益不属于整理者本人。All content in this article is free to use, and any rights and interests do not belong to the organizer himself.
  • 形式格式上借鉴《元素法典》.
  • 除内容本身外,最终解释权归 yuno779 所有Except for the content itself, yuno779 reserves the right of final interpretation
  • 合集内容为二次元相关tag串合集,最好使用二次元模型而非3D/2.5DThe content of the collection is a collection of quadratic correlation parameters, and it is better to use the quadratic model rather than the 3D/2.5D model
  • 大部分示例图为KawaICE模型生成:冰可 | KawaiiICE Most of the examples are KawaICE model generation
  • 本tag集会持续整理,详情请关注本帖The parameters will continue to be sorted out, please pay attention to this post for details

我不希望看到那些拿着一两个tag关键词就说自己的tag并且不允许别人使用这种行为:也不希望某些人拿着“高贵”的AI图去FanBox等平台自诩所谓的“价值连城”,让别人付费才能购买那劣质的AI图。

I don’t want to see people who take a word or two and say it’s for themselves and no one else to use

I also don’t want some people to take “noble” AI graphics to FanBox or other platforms claiming that they are “worth a lot” and make others pay for that inferior AI graphics.

局限性 | Limitations

  • 请不要把anything-v3的质量看的有多么好,因为本身就是个输入tag毫无忠诚度可言的模型。在发现这点之后我在很长一段时间内没有再融合新的模型,这种性质的融合模型简直就是浪费时间。
  • Anything-3/2.1本来就是个把当时见到的所有模型一股脑瞎融到一起的的产物,其中Clip/UNET/VAE全都是有问题的,虽说Clip可以修复偏移,但是TE本身也是是有严重的问题的,这会造成测试出来clip并没有偏移,但是tag等依旧出现各种各样的问题。即使修复了clip模型老老实实读取tag了,TE也会影响模型对tag的理解。并且这个是完全没有修复的必要(实际修复操作还不如自己整个新模型)。
  • 本以为Anything-v3是下限,但是现在各种地方比这还要垃圾的模型比比皆是(点名在某些qq群里面的模型)。甚至于说,前段时间出现一个tag和输出图片几乎毫不相干的模型,而且这个模型还有一大堆人去吹捧,然后群里频道一说就“不喜欢就不喜欢,没必要拉踩”。
  • 现在绝大部分融合模型作者根本没有意识到这个问题,甚至连基本的clip都不做处理,随便下载一个xxxMix都是这种情况,更别提Te等方面了
  • 融合模型是在已有模型的基础上进行发挥,而模型训练是引入新的东西。合理的融合模型的下限更高,训练模型的上限远超融合模型,二者并不存在对立。而现实情况是不合理的融合模型当道,更新了很多个版本,获得的关注度远超不能快速更新的模型。
  • 不同质量模型的对照(读取tag能力差距非常大)
  • 【这次改了明白点,省的一堆人说我开地图炮。】

其他说明 | other

  • 你可以随意将本模型融合到其他地方,但如果你共享该融合模型,别忘了标注一下We allow you to merge with another model, but if you share that merge model, don’t forget to add me to the credits.
  • [元素法典]-779
  • Anything系列并没有4.0和4.0版本,请不要通过这个联想到我。我本因为意识到融合模型的种种问题而放弃了angthing3之后的版本制作,没想到会有路人甲搞出来4和4.5版本。There is no version 4.0 or 4.0 of Anything series, please don’t think of me by that. I was so aware of the problems with the fusion model that I gave up on the post-AngThing3 versions that I didn’t expect anyone to come up with versions 4 and 4.5.

v3.0搭配VAE

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