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AlbedoBase XL (SFW&NSFW)

Ein Verfeinerer ist nicht notwendig, und VAE ist enthalten.

ZIEL

Stable Diffusion XL verfügt über 3,5 Milliarden Parameter (ohne Verfeinerer), also etwa 3,6-mal mehr als die SD v1.5 Version. Ich bin überzeugt, dass dies nicht nur eine Zahl ist, sondern zu einer deutlichen Leistungssteigerung führen kann.

Schon seit einiger Zeit wissen wir, dass sich die Gesamtleistung von SD v1.5 dank der enormen Beiträge unserer Community weit über Erwartungen verbessert hat. Daher arbeite ich an der Fertigstellung dieses AlbedoBase XL Modells, um die Leistungssteigerung, die in v1.5 erreicht wurde, auch in dieser XL Version optimal nachzubilden.

Mein Ziel ist es, die Leistung aller öffentlich auf Civitai hochgeladenen Checkpoints und LoRAs direkt zu testen und nur die Ressourcen zu vereinen, die nach mehreren Filtern als optimal gelten. Dies wird die Leistung von Bildgenerierungs-KI von Firmen wie Midjourney übertreffen.

Aktuell hat AlbedoBase XL v3.1 Large ca. 200 ausgewählte Checkpoints und 251 LoRAs zusammengeführt.

PROTOKOLL

v3.1-Large

• Über 50 ausgewählte neueste Versionen von SDXL Modellen wurden mit dem rekursiven Skript aus V3 zusammengeführt.

Das Spec Grid (370,7 MB): herunterladen

v3-mini

Ich entschuldige mich aufrichtig, dass ihr so lange warten musstet.

Ich habe mich mit persönlichen Angelegenheiten beschäftigt und während der Arbeit an der neuen Version auch Gesundheitsprobleme erlebt. Selbst beim Schreiben dieses Textes kämpfe ich noch mit diesen Herausforderungen.

Ich fühlte, dass eine kurze Aktualisierung nicht ausreichen würde, daher bitte ich freundlich um Verständnis für diese ausführlichere Nachricht.

Seit der Veröffentlichung von Version 2.0 widme ich mich dem selbständigen Studium von Deep Learning. Ich habe keinen formellen Abschluss, und abgesehen von einer bescheidenen Eignung für Programmierung liegt mein Hintergrund in den Künsten. Daher fehlt mir die mathematische und wissenschaftliche Grundlage für bedeutende Durchbrüche trotz investierter Zeit und Mühe. Dennoch war die Erfahrung, mich in dieses selbstgesteuerte Studium und die Forschung zu vertiefen, ein unschätzbarer Schatz in meinem Leben.

Kürzlich stieß ich auf eine Idee, die ein bedeutender Durchbruch sein könnte. Nach der Überarbeitung von hunderten Formeln und Methoden seit Version 2.0 gelang mir die Entwicklung eines ziemlich faszinierenden und erfolgreichen Algorithmus. Der Modellzusammenführungsprozess basierte auf SDXL1.0 und SD1.5 sowie weiteren sorgsam ausgewählten Modellen. Diese wurden in fünf Hauptkategorien eingeteilt: „ANIME“, „REALISMUS“, „KÜNSTLERISCH“, „NSFW“ und „BASIS“ und als Datensätze in den Verschmelzungsalgorithmus eingespeist. Dieses Vorgehen führte zu faszinierenden Ergebnissen.

So anspruchsvoll der Algorithmus-Entwicklungsprozess auch war, nichts war so herausfordernd wie die Leistungsprüfung. Mein körperlicher und geistiger Zustand verschlechterte sich deutlich während dieser Phase, sodass ich erkannte, dass ich diese Arbeit nicht allein fortsetzen konnte. Das führte letztlich zu der Entscheidung, diese Version zu veröffentlichen.

Nun freue ich mich sehr, die lang erwartete AlbedoBaseXL V3 Mini Version vorzustellen. Dieses Modell ist zwar eine kleinere Zusammenführung, aber nicht auf einen Bereich beschränkt und zeigt herausragende Leistungen in verschiedenen Bereichen. Es hat das Potenzial, als neues Basismodell für SDXL1.0 zu dienen. (Zum Vergleich: Mein Verschmelzungsalgorithmus ist keine „lineare Verschmelzung“, sondern kann im Grunde als neues feinjustiertes Modell betrachtet werden.)

Dieses Modell ist zusammen mit den bereits vorhandenen AlbedoBase Modellen vielseitig und übertrifft alle vorherigen Versionen in jeder Hinsicht. (Der NSFW Inhalt ist zwar nicht extrem, bietet aber ein breiteres Ausdrucksspektrum als frühere Versionen wie v2.1. Ein dediziertes NSFW-Zusammenführungsmodell wird zukünftig veröffentlicht.)

Außerdem ist mir aufgefallen, dass viele freigegebene Modelle in letzter Zeit Lizenzen verwenden, die das Zusammenführen oder die externe Kommerzialisierung untersagen. Das ist enttäuschend, da ich dadurch einige wirklich exzellente Modelle nicht für Zusammenführungen nutzen konnte.

Mein herzlicher Dank gilt den Entwicklern, die kostenlose Lizenzen bereitstellen, wodurch ihre hochwertigen Modelle – Produkte beträchtlicher Zeit und Mühe – für das Zusammenführen nutzbar sind.

Ich werde bald zurück sein.

Ich freue mich auf eure Leistungstests über ein breites Spektrum an Bereichen, darunter ANIME, REALISMUS, KÜNSTLERISCH, 2.5D, 3D und NSFW.

Als Modellentwickler pflanzen wir nur die Samen. Letztlich seid ihr, die Nutzer und Künstler, die sie pflegen und zum Blühen und Fruchten bringen.

Vielen Dank wie immer.

Für alle, die meine Arbeit mit einem kleinen finanziellen Beitrag unterstützen möchten, bitte nutzt die untenstehenden Links. Ich kann derzeit keine Anstellung finden und stehe vor einer unsicheren Zukunft bezüglich meines Lebensunterhalts.

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Das Spec Grid (380,5 MB): herunterladen

v2.1
Neu-Zusammenführung und Anpassung von v0.1 bis 2.0 mit neuem Verschmelzungsalgorithmus und Formel.

Das Spec Grid (424,5 MB): herunterladen

v2.0

Ich möchte allen danken, die mir auf der AlbedoBase XL Pre Seite geholfen haben. Ohne euch wäre das Veröffentlichungsdatum wahrscheinlich viel später gewesen. Vielen Dank!

• Ich habe ein eigenes Skript geschrieben, um die bestehenden AlbedoBase XL Modelle zu einem zu verschmelzen. Dabei werden die Reihen- und Spaltengewichte aller U-NET und CLIP Blöcke mittels einer einzigartigen Formel von mir sorgfältig ausgerichtet.

• Wenn bei der Bildgenerierung ein Fehler auftritt (wenn nichts generiert wird), wechsele bitte zu CLIP SKIP 2 oder passe den Prompt leicht an! Es kann Kombinationen von Prompts geben, die CLIP nicht erkennt. In diesem Fall kannst du die Reihenfolge der Wörter ändern, andere Wörter verwenden, oder, am einfachsten, den CLIP SKIP Wert ändern. Ich werde diese Probleme im Laufe der Zeit ähnlich wie bei v1.3 schrittweise beheben.

Das Spec Grid (403,5 MB): herunterladen

v1.3

• Um die Qualität der Zufälligkeit des Modells zu veranschaulichen, habe ich den Seed-Wert bei allen Mustervorführungsbildern auf '9' standardisiert und diese sofort generiert.

• Besonders bei dieser Version führt der erhebliche Einfluss negativer Prompts dazu, dass ein leeres Feld für negative Prompts wahrscheinlich die beste Qualität erzeugt.

Das Spec Grid (438,7 MB): herunterladen

• Wie ersichtlich, verbessert sich die Qualität mit steigender Zahl der Schritte, wodurch das Modell für alle Sampler geeignet wird.

• Aufgrund der Wirkung der von mir entwickelten und integrierten LoRA, wie unten beschrieben, führt die Verwendung von satzförmigen Prompts statt tagbasierter (Wortlisten) Prompts direkt zu Qualitätssteigerungen.

• Ich habe 45 Checkpoints und 7 LoRAs zusammengeführt. Anschließend habe ich in Reihenfolge AlbedoBase v0.4 und v0.3 mit jeweils weniger als 0~5% wieder eingearbeitet, um verwässerte alte Zusammenführungsmodelle zu reaktivieren.

• Unter den 7 LoRAs wurde eine von mir erstellt. Sie analysiert und annotiert mithilfe von GPT4-V insgesamt 174 hochwertige bildhafte Fotos mit Bildunterschriften. Die Zusammenschmelzung dieser LoRA führte zu erstaunlich klaren Bildern und einer ausgesprochen guten Auffassung von Prompts.

• Meine selbst erstellten LoRAs sind ausschließlich für Ko-fi Unterstützer auf Creative-Niveau oder höher käuflich.

v1.2

• Zusammenführung der 22 neuesten Checkpoints.

Das Spec Grid (565,6 MB): herunterladen

v1.1

• Stabilisiert.

• Detaillierter.

• Für fortgeschrittene Nutzer empfehle ich Version 1.0. Wenn dort die richtigen Einstellungen gefunden werden, können deutlich lebendigere Werke entstehen.

Das Spec Grid (349,7 MB): herunterladen

v1.0

• 106 LoRAs wurden zusammengeführt.

• 19 Checkpoints wurden zusammengeführt.

1. Das Modell kann je nach gewählten Einstellungen unterschiedliche Ergebnisse liefern, daher ist es wichtig, das Spec Grid vor der Nutzung zu prüfen.

   • Ich habe festgestellt, dass einige spezifische negative Prompts das Problem asymmetrischer Augen oder verpixelter Bilder lösen können. Das Spec Grid kann je nach CPU- oder GPU-Gerät variieren, also bitte als grobe Orientierung nutzen. Teste einige negative Prompts, um die Qualität zu steigern (z.B. Strabismus). Ich finde es schwierig, alle Einstellungen gleichermaßen zu befriedigen, wenn viele LoRAs zusammengeführt werden. Trotzdem möchte ich, dass ihr diesen Vorteil in v1.0 wahrnehmt, da mit den richtigen Einstellungen erstaunliche Werke in verschiedenen Facetten entstehen können. Eine stabilere Version folgt in Zukunft.

2. Hilfreiche Einstellwerte findet man in der Präsentation oder durch Suche bei anderen Nutzern.

3. Wie immer ist es am besten, das Feld für negative Prompts leer zu lassen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

4. Diese v1.0 Version war sehr arbeitsintensiv, daher nehme ich mir nun eine Pause. Ich hoffe, ihr habt Freude an dem Modell, und wenn ihr es zusammenführt, teilt es bitte kostenlos auf Civitai. So können wir es gemeinsam weiter verbessern.

Das Spec Grid (479,4 MB): herunterladen

v0.4

• 132 LoRAs zusammengeführt.

• 4 Checkpoints zusammengeführt.

Das Spec Grid: herunterladen

v0.3

• Verbesserung bei allen Samplern.

• Lebensechter Realismus erreicht.

• Stabilisiert.

Das Spec Grid: herunterladen

v0.2

• Deutliche Verbesserungen bei Klarheit und Detailgenauigkeit.

• Verbesserungen bei der Darstellung von Händen und Füßen.

• Größere ästhetische Fortschritte; Komposition, Abstraktion, Fluss, Licht und Farbe usw.

v0.1

• Nach entsprechender Feinabstimmung am SDXL1.0 Modell wurden sorgfältig und gezielt über 40 hochwertige Modelle, die öffentlich auf Civitai verfügbar sind, zusammengeführt.

• Die Tests konzentrierten sich hauptsächlich darauf, maximale Qualität mit minimaler Anzahl an Prompt-Tokens zu gewährleisten, und es ist noch nicht bestätigt, wie stark die Qualität mit vielen Tokens verbessert werden kann. (Bitte eigene Tests durchführen und Ergebnisse teilen)

• Typischerweise werden die schönsten Ergebnisse im Mittelfeld zwischen Realität und Animation erzielt.

• Dennoch kann mit einem passenden Prompt im Allgemeinen alles dargestellt werden. (Ich behaupte, dass es als Basis-Modell mit Zusammenführung einen hohen Wert besitzt, der andere Modelle übertrifft. Dennoch bitte bedenken, dass dies derzeit v0.1 ist.)