Taureal-Mix适合有需要的人:
- 具有多种风格的全方位逼真模型。
- 内存成本低。
- 准确的 txt2img 结果与短/长提示。
- 低模型偏差 = 更准确的lycoris/Lora表示。
- 更好地与我以前/未来的 lora 集成.
免责 声明:
- 主要针对 Txt2img 进行测试,其他功能由您自行决定使用。
- 专门为我以前或未来的 LoRa 测试.来自其他创作者的 Lora 可能适用于我的模型,也可能不适用于我的模型。
- 修剪后的模型不适合合并。请改为选择 v3.1 或 v2.1。
先决条件和资源
这些是我用于标准工作流程的资源:
ADetailer GitHub – Bing-su/adetailer: Auto detecting, masking and inpainting with detection model.
负嵌入(仅使用 1)Negative Embeddings (Use 1 only)
仅在需要时使用,与 v3.7 / v2.1 相比,观察到没有负 ti 的 v3.1 修剪产生明显更好的结果
1、Deep Negative V1.x – V1 75T
准确的提示,如种族,肤色,但平滑皮肤纹理和有面部偏见(改变结果脸),有时也会偶尔误解提示位置。
2、EasyNegative – EasyNegative | Stable Diffusion Textual Inversion
在其他负面TI中最准确 – 提示,如种族,肤色,面部和质地非常准确(90%),但有时会误解提示位置。
3、ChilloutMix 的坏图片负嵌入 – 32 矢量版本在其他负面TI中,最详细的是这种嵌入(32V或75V)将皮肤纹理和面部细节推向顶部。但是,如果您尝试使用Lyco,它会改变肤色,颜色和面部,从而显着产生不准确的结果。
*不要将负数 – TI 与 V3.7 模型中的相同功能组合*
- 面部增强剂嵌入(可选)
感谢上述所有创作者,帮助模型实现上述示例图像质量。
如何提示此混合
您可以按照自己的提示方法进行操作, 本指南仅在您使用我的 lora 产生类似结果时遇到问题时才用作约定.
- Style —> realistic , realistic details, detailed for realism / anime for anime / masterpiece , best illustration for conceptual art.
- Subject —> describe your subject can be anything. 1girl, solo, cute, beautiful, slender, etc. if you use my character lora this should be where you put trigger words of the character
- Attire —> describe the outfit of your subject. If you use my attire lora this is where you should put trigger words
- Background / Context —> describe the context or the scene
- Textual Inversion & LoRa brackets
如何最大化这种组合?
Sampler & Steps
- SDE Karras Sampler = 16 / 8 Denoise @ 0.32
- DDIM Sampler = 16 / 8 Denoise @0.32 (Observed Fast like 2M, but with SDE Quality, DDIM is very good for concise prompt, but is weak at translating complex prompt)
Using negative embeddings is a mustto create sample image quality.Negative Ti is no longer needed to achieve sample image quality
CFG Scale
- CFG Scale (creative) 4 ———– 10 (accurate) — 12 (Max)
Resolution & Upscaling
- Resolution: 512 x 768,
- Upscaling = 4x_Ultrasharp lokCX/4x-Ultrasharp
- To get even better results: Use Lightroom to edit your result.
Utilizing ADetailer
- Face = Noise 0.3
- Hands = Noise 0.25-0.4
- Body = Noise 0.3-0.5
经验法则是没有恒定的方程,您需要找到适合您目标的方程式,有时您会根据您的目标即时更改这些值,最好知道这些参数对结果的作用。
作为后记,我希望您喜欢使用这个模型,喜欢或评论肯定会有所帮助,或者如果您觉得它令人反感,则不必使用它。有许多模型可以产生类似或更好的结果。
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作品展示和提示
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