Il est interdit d'utiliser ce modèle pour toute activité commerciale ou illégale, interdiction de le redistribuer librement, il est seulement destiné au partage des résultats, toute infraction engage la responsabilité de l'utilisateur !

(Mon groupe QQ : 235392155, pour entraînement Lora et ajustement fusion ckpt, contactez-moi sur qq : 2402799912)

Je dispose aussi de modèles sur les plateformes nationales tusi.art et liblibai.com, avec des incitations créatives selon chaque plateforme, merci de votre soutien ! (Je publierai une partie des images d'exemple de ce modèle)

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

C'est mon soutien d'amour, pour aider à payer l'électricité QAQ, merci pour votre appui~

https://afdian.net/a/_Qing_

1. Aperçu des caractéristiques du modèle

V3 :

1. Opérations de mise à jour :

1. Utilisation du plugin MBW, fusion par exploration exhaustive des couches d'entrée et intermédiaires du basil mix

2. Utilisation du plugin MBW, fusion par exploration exhaustive à très faible poids des couches de sortie de certains modèles

2. Effets de la mise à jour :

1. Amélioration de la précision des tags

2. Augmentation de la saturation, renforçant la texture réaliste des images

3. Amélioration des effets de lumière et d'ombre

4. Précision accrue des proportions corporelles

5. Meilleure fidélité à la lora des personnages

3. Précautions

1. VAE recommandé : animevae, pour éviter une saturation excessive (les exemples de la galerie montrent ce vae et le 84000)

2. Une meilleure maîtrise des tags implique des exigences plus élevées dans leur rédaction, si V3 est difficile à utiliser, essayer les versions V2 ou V1

V2 :

(Pour ceux qui préfèrent des hommes mûrs musclés ou recherchent une option plus simple, essayer la version V1)

1. Opérations de mise à jour :

1. Remplacement du VAE interne par le VAE original de NovelAI

2. Changement par exploration exhaustive du modèle clip dans le ckpt

3. Fusion avec la version non fusionnée lora de V1

2. Effets de la mise à jour :

1. Amélioration de la précision des tags

2. Amélioration de la composition

3. Réduction de la fixation causée par la fusion lora

4. Réduction des poids excessifs de certains tags

V1 :

1. Modèle de fusion généraliste, capable de produire différents styles selon les tags, avec une haute limite basse en génération et une bonne précision des tags, et ses capacités apparaissent clairement dans la zone de retour ^v^

2. Forte capacité de modélisation corporelle humaine, aucune dégradation observée jusqu'à présent, faible risque de dysfonctionnement des mains et pieds

3. Évite délibérément l'effet sur le visage lors de la fusion, idéal pour être associé à des loras de personnages

4. Pas de problème de décalage clip

5. Un unet légèrement surajusté provoquant une résistance avec certains tags

2. Conseils pour la génération d'images

(Voir les différents paramètres illustrés en page de couverture, les VAE diffèrent en effets, j'aime aussi activer le plugin Face Editor)

1. La fusion inclut une part importante de modèles réalistes, donc vous pouvez essayer des paramètres similaires à ceux pour les modèles réalistes, mais déconseillé d'utiliser la réparation faciale

2. Ajoutez des tags de qualité qui sont utiles. Pour un rendu plus réaliste et tridimensionnel, utilisez des tags liés au réalisme et à l'éclairage

3. Testez les résultats avec clip skip 1 et 2 sous le même tag

4. Les formats carrés, verticaux et horizontaux sont tous bien pris en charge, ajustez librement la taille du canevas

5. Essayez la réparation en haute résolution, évitez la réparation faciale

6. Merci de liker, partager et commenter avec 5 étoiles~

3. Modèles utilisés pour la fusion

(Je ne peux pas confirmer avec certitude, c'est une référence seulement)

VAE :orangemixa3.vae.pt

LORA : (poids total de 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. Quelques suggestions et réponses pour les visiteurs utilisant le modèle

（Traduction anglaise ci-dessous）

(Même en tant que non-spécialiste, sans formation artistique ou IA, je continue à apprendre et échanger avec des experts. Je suis très attentif à la précision dans ce qui me concerne, et je souhaite transmettre les bonnes connaissances IA dans mon domaine. Ces détails sont dans le document plus bas, pour répondre aux questions ponctuelles.)

1. LORA

• Pour les lora de personnages d'anime, le meilleur poids est 1. Bien que l'on puisse améliorer l'ajustement en modifiant le poids, cela génère des effets secondaires indésirables. Par exemple : sur certains sites d'images, beaucoup de lora de personnages d'anime sont surajustés ; pour y remédier, une réduction de poids à 0.6/0.8 est souvent recommandée, mais cela peut entraîner la perte de certaines caractéristiques originales du personnage.

• Explication simplifiée de l'overfitting : un entraînement excessif qui rigidifie la performance de la lora, provoquant un non-respect des tags, voire la production d'images issues du matériel original.

2. CKP

• Le décalage clip et le surajustement unet peuvent faire que le modèle ne respecte pas les tags.

• Le décalage clip provoque des problèmes de reconnaissance des tags. Beaucoup de modèles sur certaines plateformes ont ce problème sans le savoir. Si vous êtes intéressé, je fournirai des méthodes de vérification et de réparation dans la section "Autres" ci-dessous.

• Le surajustement unet engendre également une rigidité, un non-respect des tags, voire des images attractives sans aucun tag, phénomène lié à la fuite des images originales par l'overfitting.

• Les modèles ckpt de type fusion améliorent la qualité minimale de génération, mais les poids des tags sont souvent désordonnés, donnant des « caractéristiques » diverses. Les loras entraînés sur ces modèles sont aussi difficiles à utiliser sur d'autres modèles.

• Si vous souhaitez que les grands modèles acceptent mieux les lora et autres modèles, évitez de fusionner le lora lors du mélange des ckpt, ou intégrez avec un poids faible les parties insatisfaisantes, comme je le fais.

3. VAE

• Le CKP contient déjà un VAE, les VAE externes servent à remplacer, pas à ajouter.

• Le changement le plus visible du VAE est la saturation, mais il affecte aussi la composition, les détails, etc., lors de la génération.

4. Autres

• Un modèle consommant beaucoup de mémoire n'est pas forcément meilleur; beaucoup contiennent des données inutiles, gaspillant bande passante et mémoire.

• La qualité des images d'exemple ne garantit pas celle du modèle. Hormis les préférences de l'auteur, vous ne savez pas combien de modèles, plugins et passes de génération ont été utilisés.

• Le nombre de téléchargements et de likes n'assure pas non plus la qualité, car les likes dépendent des téléchargements, lesquels sont influencés par la réputation de l'auteur, l'image de couverture, la popularité du personnage, le style et le public cible.

• La dernière version d'un modèle n'est pas toujours la meilleure, souvent il s'agit d'ajustements dans différentes directions. Certains auteurs exploitent malicieusement les mises à jour pour augmenter les téléchargements, mais la qualité du modèle stagne réellement.

• Pour des connaissances plus spécialisées et détaillées, consultez la partie introduction de "万象熔炉 | Anything V5/Ink". Les liens étendus pour l'examen et la correction du décalage clip sont dans les premières parties de ce document.

  Lien du modèle :万象熔炉 | Anything V5/Ink - V3.2++[ink] | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

  

4. Suggestions et réponses pour l'utilisation du modèle par les visiteurs :

(En tant que profane sans formation formelle en art et IA, mais en apprentissage continu et échanges avec des experts, je tiens à transmettre des connaissances IA justes dans mon domaine. Les détails se trouvent dans le document ci-dessous, fournis pour répondre aux problèmes spécifiques rencontrés.)

1. LORA :

Pour les lora de personnages d'anime, le poids idéal est 1. Bien que nous puissions améliorer l'ajustement en modifiant le poids, cela peut engendrer des effets indésirables. Par exemple : sur certains sites d'images, beaucoup de lora pour personnages d'anime sont surajustés. Pour y remédier, il est souvent recommandé de réduire le poids à 0.6/0.8, mais cela peut entraîner une perte de certaines caractéristiques originales des personnages.

Explication simplifiée du surajustement : un entraînement excessif rigidifie la lora, causant la non-obéissance aux tags et parfois la génération d'images issues du matériel de base.

2. CKP :

Le décalage clip et le surajustement unet peuvent empêcher le modèle de respecter les tags.

Le décalage clip cause des problèmes de reconnaissance des tags. De nombreux modèles sur certaines plateformes souffrent de ce problème sans le savoir. Si vous êtes intéressé, je fournirai des méthodes de vérification et de réparation dans la section "Autres" ci-dessous.

Le surajustement du unet entraîne une rigidité du modèle, le rendant désobéissant aux tags, voire générant de belles images sans tag, phénomène lié à la fuite des images originales par surajustement.

Les modèles ckpt fusionnés améliorent la qualité minimale des images générées, mais les poids des tags sont très désorganisés, ce qui donne des « caractéristiques » variées. De même, les loras formés sur ces modèles sont difficiles à utiliser sur d'autres modèles.

Pour une meilleure intégration des lora et autres modèles dans de gros modèles, évitez de fusionner des loras lors de la fusion de ckpt, ou comme moi, intégrez avec un poids faible pour corriger les défauts.

3. VAE :

Le CKP contient déjà un VAE. Un VAE externe sert à le remplacer, pas à l'ajouter.

La saturation est l'effet le plus direct du VAE, mais il influence aussi la composition, les détails, etc., lors de la génération d'image.

4. Autres :

Un modèle avec une grande consommation mémoire n'est pas forcement meilleur; beaucoup contiennent des données inutiles, gaspillant la bande passante et la mémoire.

La qualité des images d'exemple ne garantit pas la qualité du modèle. En dehors des goûts de l'auteur, on ne peut pas savoir combien de modèles, plugins, et passages ont été utilisés.

Le nombre de téléchargements et de likes ne garantit pas non plus la qualité; les likes dépendent des téléchargements, influencés par la renommée de l'auteur, l'image de couverture, la popularité du personnage, le style, et le public cible.

La dernière version n'est pas toujours la meilleure, souvent des ajustements dans différentes directions sont faits. Certains auteurs abusent des mises à jour pour plus de téléchargements, mais la qualité stagne.

Pour plus d'informations spécialisées, consultez l'introduction de "万象熔炉 | Anything V5/Ink". Les liens pour vérifier et corriger le décalage clip se trouvent au début du document.