Mobius XL AI绘图模型，卓越的XL通用性大模型

重新定义去偏扩散模型中的最新技术（Redefining State-of-the-Art in Debiased Diffusion Models）

莫比乌斯（Mobius），一种扩散模型，它突破了与领域无关的去偏和表征重新调整的界限。通过采用全新的建设性解构框架，Mobius 在各种风格和领域中实现了无与伦比的泛化，无需从头开始进行昂贵的预训练。

与领域无关的去偏：一种开创性的方法

与域无关的去偏是 Corcel 开创的一种新技术。这种创新方法旨在消除扩散模型中固有的偏差，而不会限制它们在不同领域的泛化能力。传统的去偏方法通常专注于特定的领域或风格，导致模型难以适应新的或看不见的上下文。相比之下，与领域无关的去偏确保模型保持无偏，同时保持其多功能性和适应性。

与领域无关的去偏见的关键在于建设性的解构框架。该框架允许对偏差和表示进行细粒度的重新设计，而无需从头开始进行预训练。这种突破性方法的技术细节将在即将发表的研究论文“建设性解构：扩散模型的领域不可知去偏”中讨论，该论文将在 Corcel.io 网站和科学出版物上提供。

通过应用与领域无关的去偏，Mobius 为图像生成的公平性和公正性设定了新标准，同时保持了其适应各种风格和领域的卓越能力。

超越最先进的技术

莫比乌斯在几个关键领域优于现有的最先进的扩散模型：

无偏生成：莫比乌斯生成的图像几乎不受其他扩散模型中常见的固有偏差的影响，为所有领域的公平和公正性设定了新的基准。

卓越的通用性：凭借其无与伦比的适应各种风格和领域的能力，Mobius始终如一地提供高质量的结果，超越了以前型号的局限性。

高效微调：Mobius 基础模型是创建针对特定任务或领域量身定制的专用模型的卓越基础，与其他最先进的模型相比，需要的微调和计算资源要少得多。

建议

• CFG 介于 3.5 和 7 之间
  • 3.5 用于极端逼真和皮肤细节
  • 7 用于艺术、动漫、超现实主义等。
• 需要 -3 的 CLIP 跳过
• 采样器：DPM++ 3M SDE
• 调度程序：Karras
• 步数：50
• 分辨率： 1024×1024

还请考虑使用这些保留词来改进您的提示：

best quality, Masterpiece

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