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【更新v3.0】OpenXL AI绘图模型,国人训练的SDXL改进版

【更新v3.0】OpenXL AI绘图模型,国人训练的SDXL改进版

国人训练的SDXL改进版。请注意,中国女人,中国传统布料,与中国种族有关的东西延伸了奇怪的 sdxl 中国偏见。它将在进一步的版本中得到改进。但是现在,请不要使用此类标签来生成逼真的图像。

版本 3.0

使用电影静态图像进行训练,手动拾取美学图像。

改进“中国”、“传统布料”等

这个版本终于达到了我想要的阴影和灯光效果。

于是,版本跳到了3.0

由于这次训练,有些东西被削弱了:

文本能力

眼睛

可能会在进一步版本中使用新修复来修复上述问题。

版本 2.6

此版本通过 2 次工作流程 pixart-sigma2openxl2.5 对生成的图像进行训练

主要改善了阴影和光线

保持与以前相同的文本生成级别

修复了由于 2.5 版训练而导致的“出生”站立姿势

版本 2.4a

专注于文本生成,建议文本生成提示:

正面提示:

带有文本“{text}”{main subject} 的模糊前景

否定提示:

最差的质量,最差的解剖结构,变形

CFG:3.5

采样器:DPM++ 3M SDE

使用“对齐步骤”:10

未使用“对齐步骤”:30

提醒:版本 2.4a 是 openxl2.4 的 alpha 版本。它可能有许多基于 2.4 的版本。

v 2.2

主要改善手指

略微改善阴影

关键词:

RAW PHOTO
FASHION PHOTO
ANIME ARTWORK
COTTON DOLL
SIMPLE DRAWING
COSPLAY PHOTO

1.3 Turbo 合并和女性面部调整

与 SDXL Turbo 合并,通过 10 步快速生成提供高质量输出。

调整女性面部细节,如阴影、嘴唇、轮廓等

Openxl v1.3 turbo 建议生成配置:

步骤: 10

Cfg: 1~5 建议 2

采样器:dpmpp_3m_sde

调度程序:sgm_uniform

完整版的输出将与涡轮增压器略有不同。

建议使用涡轮增压版作为快速生成和完整版的质量

训练方法:

最新的更新使用了各种训练方法,包括:

  • Quality training from Meta emu
  • Descriptive caption from Openai Dalle3
  • Direct fine tune
  • etc

训练数据集不包括来自 nijijourney 的任何图像。我不太喜欢niji风格。

该检查点旨在作为 SDXL 的改进版本,可以提供各种样式。

使用简介:

图片[13]_OpenXL AI绘图模型,国人训练的SDXL改进版

SDXL标准宽高比,请避免使用512*512、512*768那些SD1.5宽度高度来生成图像。

电影剧照生成

正面提示:

upperbody/fullbody realistic photo of

否定提示:

anime, cartoon, graphic, text, painting, crayon, graphite, abstract, glitch, deformed, mutated, ugly, disfigured, noise background, worst quality, worst anatomy, distortion, low quality

CFG:4

采样器:DPM++ 3M SDE

步数:30

文本生成

正面提示:

带有文本“{text}”{main subject}的模糊前景

blurry foreground with text "{text}" {main subject}

否定提示:

worst quality, worst anatomy, distortion, low quality

CFG:4

采样器:DPM++ 3M SDE

步数:30

提示样式:

[风格词][说明][支持词] – [Style word] [description] [supporting word]

建议使用上述格式生成特定样式的图像。

由于 SDXL 能够以各种样式生成,因此它应该在主题之前声明样式以控制图像样式。

如果生成某些样式还不够,请使用 neg 提示符说明您不想要的样式。

例如:

位置:

photo of an anime pikachu playing basketball in a realistic wordon, a closed laptop on a desk, detailed background

负面:

white background, 3d render

不建议使用 SD1.5 中使用的大量否定提示组合。

您可能想尝试使用或不使用否定提示来查看不同之处。

分类器免费指导 (CFG):

建议使用2.5~5.5 cfg。

采样:

它被推荐为3m sde gpu。

调度:

它被重新命令卡拉斯。

步骤:

25~40

只需尝试各种提示,如果您喜欢,请分享图像🖼️和反馈📓。

谢谢❤️。

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