Prohibido usar este modelo para cualquier actividad comercial o ilegal. Prohibida la reproducción sin autorización, solo compartir resultados. ¡Los infractores serán responsables de las consecuencias!

(Mi grupo QQ: 235392155, servicio Lora y ajustes de fusión ckpt, agregame en qq: 2402799912)

Tengo modelos también en las plataformas nacionales tusi.art y liblibai.com, con incentivos creativos diferentes según la plataforma. ¡Por favor apoyen y sigan con atención! (Publicaré algunas imágenes de ejemplo de este modelo allí)

【Xianyu】https://m.tb.cn/h.5V7ITvv?tk=eY01dB4UcnH

Este es mi soporte, para ayudar con el costo eléctrico QAQ, ¡gracias por su apoyo~

https://afdian.net/a/_Qing_

1. Resumen de características del modelo

V3:

1. Actualizaciones realizadas:

1. Usando el plugin MBW, se fusionaron por fuerza bruta capas de entrada y capas intermedias de basil mix.

2. Usando el plugin MBW, se fusionaron por fuerza bruta con peso muy bajo las capas de salida de algunos modelos.

2. Resultados de la actualización:

1. Mejor precisión en las etiquetas (tags).

2. Mayor saturación y aumento en la sensación de realismo visual.

3. Mejora en efectos de luz y sombra.

4. Mayor precisión en las extremidades.

5. Mejor restauración del personaje con lora.

3. Precauciones

1. Se recomienda usar el VAE: animevae para evitar saturación excesiva (las imágenes de la galería usan este VAE y 84000 respectivamente).

2. Mayor precisión en las etiquetas también implica requisitos más estrictos en su escritura, si V3 es difícil de manejar, puedes probar las versiones V2 o V1.

V2:

(Si prefieres personajes masculinos maduros o buscas algo más sencillo, prueba la versión V1.)

1. Actualizaciones realizadas:

1. Se reemplazó el VAE original de NovelAI dentro del modelo.

2. Se usó fuerza bruta para cambiar el modelo clip dentro del checkpoint.

3. Se fusionó con la versión sin lora de V1.

2. Resultados de la actualización:

1. Mejoró la precisión de las etiquetas.

2. Mejor calidad de composición.

3. Se redujo el estancamiento de imagen causado por la fusión de lora.

4. Se redujo el peso excesivo de algunas etiquetas.

V1:

1. Modelo de fusión generalizado, que puede generar múltiples estilos con distintas etiquetas, con alta calidad y precisión en las etiquetas, y con una notable capacidad que se puede observar en la zona de retorno.

2. Gran capacidad para modelar el cuerpo humano, sin colapsos en extremidades hasta ahora, y baja tasa de fallos en manos y pies.

3. Se evitó intencionadamente afectar la cara durante la fusión, por lo que la cara no está fija, ideal para combinar con lora de personajes.

4. Sin problema de sesgo clip.

5. Debido a cierto sobreajuste en unet, algunas etiquetas pueden no funcionar correctamente.

2. Recomendaciones para generación de imágenes

(Puedes ver varios parámetros en la imagen de portada, diferentes VAE ofrecen diferentes resultados, y me gusta usar el plugin Face Editor).

1. Debido a la inclusión de varios modelos de personas reales, puedes probar parámetros similares a los usados para imágenes reales, aunque no se recomienda usar reparación facial.

2. Añade etiquetas de calidad que sean útiles. Si buscas un aspecto más realista y tridimensional, usa etiquetas relacionadas a realismo y luces y sombras.

3. Experimenta con el salto de capa clip en 1 y 2 para la misma etiqueta y observa los resultados.

4. El modelo se comporta bien con formato cuadrado, panorámico y ancho; puedes ajustar libremente el tamaño del lienzo.

5. Prueba la reparación en alta resolución; no se recomienda reparación facial.

6. Por favor, apoya con likes, reenvíos, comentarios y 5 estrellas~

3. Modelos usados en la fusión

(No puedo confirmarlo completamente, solo para referencia)

VAE: orangemixa3.vae.pt

LORA: (Peso total 0.3)

• Husbando LoRA - v3 | Stable Diffusion LoRA | Civitai

• Animale LoRa - Animale LoRa v1 | Stable Diffusion LoRA | Civitai

• AIroticArt's Penis Model (LoRA) - v1.0 LoRA | Stable Diffusion LoRA | Civitai

CKPT:

• AbyssOrangeMix2 - NSFW - AbyssOrangeMix2_nsfw | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• a7b3 - v1.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• maturemalemix - v1.2 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• ALLBoyMix - v1.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• YaoiGen - YaoiGen v0.4.4 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• Homoerotic - v2 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• Plazm Men - Plazm v1.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• HomoDiffusion (gay) - Homo Diffusion v1.0 FP32 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

4. Sugerencias y respuestas para el uso del modelo por parte de los visitantes

(Traducción al inglés abajo)

(Como un profano sin formación especializada en arte e IA, aunque sigo aprendiendo y explorando constantemente, y compartiendo experiencias con expertos. Tengo un alto compromiso con la precisión en temas que me importan, por lo que deseo transmitir conocimientos correctos sobre IA en mi espacio. Todo esto se encuentra en el documento a continuación, solo para responder a problemas específicos.)

1. LORA

• Para LORA de personajes de anime, el peso ideal es 1. Aunque podemos mejorar el ajuste cambiando el peso, esto puede causar efectos secundarios no deseados. Por ejemplo: La mayoría de las LORAs de personajes de anime en sitios como Civitai están sobreajustadas, y para mitigarlo se recomienda reducir el peso a 0.6/0.8, lo cual puede hacer que el personaje pierda algunas características originales.

• Explicación simple de sobreajuste: Entrenamiento excesivo que causa rigidez en LORA, haciendo que personajes no respondan a tags o generen imágenes del material original.

2. CKP

• El sesgo clip y el sobreajuste unet pueden hacer que el modelo no responda bien a tags.

• El sesgo clip causa problemas de reconocimiento en etiquetas. Muchos modelos en algunas plataformas tienen este problema sin saberlo. Si te interesa, en la sección "Otros" explicaré cómo revisar y reparar esto.

• El sobreajuste unet también puede causar rigidez, no obedecer a tags o generar buenas imágenes sin etiquetas, lo que es un síntoma de sobreajuste generando imágenes casi idénticas al material original.

• Los checkpoint de tipo fusión pueden mejorar el límite inferior de generación, pero el peso de tags suele ser desordenado, dando características diversas. Por eso las LORAs basadas en estos modelos son menos compatibles con otros modelos.

• Si quieres que los modelos grandes integren mejor LORA y otros modelos, evita fusionar LORA al mezclar checkpoint, o como yo, usa pesos bajos para corregir partes insatisfactorias.

3. VAE

• El CKP ya incluye un VAE. El VAE externo no añade extra, sino que reemplaza.

• El efecto más inmediato de VAE es el cambio en saturación. Pero no es todo su potencial; también afecta composición, detalles y más al generar imágenes.

4. Otros

• Los modelos que ocupan más memoria no siempre son mejores; muchos incluyen datos innecesarios, desperdiciando ancho de banda y memoria.

• La calidad de ejemplos no determina la calidad del modelo; además de la estética del autor, no sabes cuántos modelos, plugins o iteraciones se usaron.

• Los descargas y likes tampoco son indicadores definitivos; los likes dependen de descargas y esas del renombre del autor, imagen de portada, popularidad de personajes, estilo de arte y audiencia.

• La versión más nueva no siempre es mejor; muchas veces son ajustes en diferentes direcciones basados en una versión. Algunos autores incluso hacen actualizaciones maliciosas para aumentar descargas, pero la calidad practica sólo da vueltas en círculo.

• Para conocimientos más profesionales y detallados, consulta la sección introductoria de "万象熔炉 | Anything V5/Ink". Los enlaces para revisar y reparar sesgos clip están al principio de ese documento.

  Enlace del modelo: 万象熔炉 | Anything V5/Ink - V3.2++[ink] | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

  

4. Suggestions and Answers for Model Usage by Visitors:

(As a layperson without formal education in art and AI, though I have been continuously learning and exploring, and exchanging experiences with various experts. I hold a strong commitment to accuracy in matters that concern me, and thus I aim to convey correct AI knowledge in my space. The details are found in the document below and are provided only for separately addressing encountered issues.)

1. LORA:

For anime character LORA, the ideal weight is 1. While we can improve fitting by adjusting weights, this can have additional undesirable effects. For instance: On certain image-sharing sites, many anime character LORAs are overfitted. To mitigate this, weight reduction to 0.6/0.8 is often recommended. However, this may result in characters losing some of their original features.

Simplified explanation of overfitting: Excessive training leads to stiff LORA performance, causing characters to not adhere to tags, or even generating images unrelated to the input material.

2. CKP:

Both clip offset and unet overfitting can cause models to not adhere to tags.

Clip offset leads to tag recognition issues. Many models on certain platforms have this problem unknowingly. If interested, I will provide ways to check and repair this in the "Other" section below.

Unet overfitting can also result in stiffness, not following tags, or even generating appealing images without any tags. This situation is when the overfitting produces images that are nearly identical to the original material.

Fusion-style ckpt models can enhance the lower limit of image generation quality. However, the tag weights in fusion models tend to be disorganized, resulting in diverse "characteristics." Similarly, LORAs trained based on such models are less compatible with other models.

If you want larger models to integrate LORA and other models better, avoid fusing LORA when merging ckp models. Alternatively, consider, as I have, incorporating underwhelming parts with lower weights in your fusion process.

3. VAE:

CKP itself has a VAE. External VAEs are meant to replace, not supplement, it.

The most immediate effect of a VAE is saturation alteration. However, this is not the entirety of its function; it can also impact composition, details, and more when generating images.

4. Other:

Models with large memory consumption aren't necessarily superior; many contain extraneous data, wasting bandwidth and memory.

The quality of sample images doesn't definitively determine model quality. Besides the author's aesthetic preferences, you cannot ascertain how many models, plugins, and iterations were involved. Download counts and likes are not definitive measures either; likes are often linked to downloads, which are influenced by the author's reputation, cover image appeal, character popularity, art style compatibility, and audience type.

Newer versions of models are not always superior. Often, adjustments are made based on different directions within a specific version. In fact, some authors maliciously exploit updates for increased downloads. In practice, the quality of the model only treads in place.

For more specialized and detailed knowledge, please refer to the introduction section of "万象熔炉 | Anything V5/Ink." Expanded links for examining and repairing clip offset issues are located in the earlier part of this document.