È vietato utilizzare questo modello per qualsiasi attività commerciale o illegale, è vietata la riproduzione senza autorizzazione, utilizzato solo come condivisione di risultati, gli autori non si assumono responsabilità per eventuali conseguenze!

(Il mio gruppo QQ: 235392155, per assistenza Lora, fusioni ckpt e regolazioni aggiungetemi su qq: 2402799912)

Ho modelli anche sul sito nazionale tusi.art e su liblibai.com, gli incentivi alla creazione variano per piattaforma, vi prego di seguire e supportare! (Pubblicherò alcune immagini di esempio di questo modello)

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

Questo è il mio sostegno economico, aiuta a coprire le bollette QAQ, grazie per il supporto~

https://afdian.net/a/_Qing_

1. Panoramica delle caratteristiche del modello

V3:

1. Aggiornamenti operativi:

1. Usando il plugin MBW, mediante metodo di enumerazione sono stati fusi parzialmente il layer di input e i layer intermedi di basil mix

2. Usando il plugin MBW, tramite enumerazione con peso molto basso è stato fuso parzialmente il livello di output del modello

2. Effetti dell'aggiornamento:

1. Aumentata la precisione dei tag

2. Aumentata la saturazione e migliorata la sensazione di realismo nell'immagine

3. Migliorati gli effetti di luce e ombra

4. Maggior precisione nella rappresentazione degli arti

5. Miglior resa dei lora sui personaggi

3. Avvertenze

1. Si consiglia di usare vae: animevae per evitare eccessiva saturazione (le immagini della galleria mostrano esempi con questo vae e 84000)

2. Maggiore accuratezza nei tag implica requisiti più elevati nella loro scrittura, se V3 è complicato si può provare con la versione V2 o V1

V2:

（Se preferisci uomini muscolosi maturi o vuoi qualcosa di più semplice prova la versione V1）

1. Aggiornamenti operativi:

1. Sostituito il VAE interno del modello con la versione originale NovelAI VAE

2. Cambiato il modello clip dentro il ckpt con enumerazione

3. Fusa la versione senza lora di V1

2. Effetti dell'aggiornamento:

1. Migliorata la precisione dei tag

2. Migliorata la qualità della composizione

3. Ridotto l'effetto di fissaggio della figura dovuto a lora fusi

4. Ridotto il peso eccessivo di alcuni tag

V1:

1. Modello di fusione generalista, in grado di produrre diversi stili con i tag, con alto limite di generazione e alta precisione di tag, la sua principale capacità si nota anche nella sezione dei feedback ^v^

2. Molto forte nella modellazione del corpo umano, nessun problema grave riscontrato sugli arti, bassa probabilità di difetti su mani e piedi

3. In fusione si è evitato volutamente l'impatto sul volto, quindi il volto non è fissato e si abbina bene con lora per personaggi

4. Nessun problema di clip offset

5. Alcuni tag non funzionano perfettamente a causa di un leggero overfitting su unet

2. Consigli per la generazione

(Consulta i parametri delle immagini di copertina, diversi VAE danno effetti differenti, gradisco anche attivare il plugin Face Editor)

1. Poiché il modello include molti dati reali, prova a usare parametri simili a quelli usati per i modelli di persone reali, ma sconsiglio il face repair

2. Aggiungi parole chiave di qualità, sono utili. Se vuoi immagini più realistiche e tridimensionali, usa tag relativi a realismo e luce/ombra

3. Prova clip skip layer 1 o 2 con lo stesso tag per vedere le differenze

4. Funziona bene con proporzioni quadrate, larghe e alte, puoi modificare liberamente la dimensione della tela

5. Prova la riparazione ad alta risoluzione, ma evita il face repair

6. Per favore metti tanti like, feedback, commenti e 5 stelle~

3. Modelli usati per la fusione

(Non posso confermare completamente, da intendersi come riferimento)

VAE: orangemixa3.vae.pt

LORA: (peso totale 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. Suggerimenti e risposte per l'uso del modello da parte dei visitatori

（Traduzione in inglese sotto）

(Come persona comune senza istruzione formale in arte e AI, anche se sto continuando a imparare ed esplorare e scambiare esperienze con vari esperti. Tengo molto alla precisione nelle cose che mi stanno a cuore e voglio trasmettere corretta conoscenza AI nella mia piccola area. Questi dettagli sono nel documento sottostante ed è fornito solo per rispondere in modo isolato alle problematiche incontrate.)

1. LORA

• Per quanto riguarda il LORA per personaggi anime, il peso migliore è 1. Anche se possiamo modificare il peso per migliorare l’adattamento, questo causa effetti collaterali negativi. Per esempio: Molti LORA per personaggi anime su certi siti sono overfittati, e per migliorare si consiglia di ridurre il peso a 0.6/0.8, ma ciò fa perdere alcune caratteristiche originali ai personaggi

• Spiegazione semplificata dell’overfitting: eccessivo training che rende il LORA rigido, il personaggio non segue i tag o produce immagini della fonte originaria.

2. CKP

• Sia clip offset che unet overfitting causano modelli che non seguono i tag.

• Clip offset provoca problemi di riconoscimento tag. Molti modelli su piattaforme ne sono affetti inconsapevolmente. Se interessati, offro metodi di controllo e riparazione nella sezione "Altro" sotto.

• Unet overfitting causa anche rigidità, non seguire i tag, o produrre immagini belle senza tag. Questo è quando l’overfitting sputa immagini molto simili alla fonte originale.

• I ckpt di tipo fusione possono alzare il limite inferiore della qualità, ma i pesi dei tag sono disorganizzati, causando “caratteristiche” diverse. LORA addestrati su questi modelli sono meno compatibili con altri modelli.

• Se vuoi che modelli grandi accettino meglio LORA e altri modelli, evita di fondere LORA durante la fusione di ckp, oppure integra con pesi bassi le parti non soddisfacenti come faccio io.

3. VAE

• CKP possiede un VAE interno. VAE esterni non si usano per aggiungere, ma per sostituire.

• Il VAE influenze principalmente la saturazione, ma anche composizione e dettagli nella generazione.

4. Altro

• I modelli con grande uso di memoria non sono necessariamente migliori, molti contengono dati inutili sprecando traffico e memoria.

• La qualità delle immagini di esempio non determina la qualità del modello. Oltre ai gusti dell’autore, non si sa quanti modelli, plugin o iterazioni sono stati usati.

• Download e like non determinano la qualità; i like dipendono dai download, a loro volta influenzati dalla fama dell’autore, copertine, popolarità dei personaggi e stili.

• Versioni più recenti non sempre sono migliori; spesso sono solo regolazioni su direzioni diverse. Alcuni autori aggiornano per ottenere più download, ma la qualità resta la stessa.

• Per conoscenze più dettagliate visitate l’introduzione di 万象熔炉 | Anything V5/Ink, con link per controllare e riparare clip offset nella prima parte del documento.

  Link modello: 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.