Doomer Boomer - v1.0
Parole Chiave e Tag Correlati
Prompt Consigliati
perfect face
Prompt Negativi Consigliati
(kid, child, childlike, loli), BadDream UnrealisticDream
Parametri Consigliati
samplers
steps
cfg
resolution
vae
other models
Parametri Consigliati per Alta Risoluzione
upscaler
upscale
denoising strength
Suggerimenti
Aggiungi 'by' prima del nome dell'artista nel prompt per attivare il suo stile, es. 'by Simon Bisley'.
Se lo stile non è abbastanza forte, usa attenzione/enfasi, es. '(by Simon Bisley:1.2)'.
Per gli upscaler ESRGAN, ingrandisci di 1.5 se la risoluzione è > 512x768, altrimenti 1.6 se risoluzione ≤ 512x768.
Se i passi di campionamento sono > 60, imposta i passi hires a metà dei passi di campionamento (es. campionamento 80 allora passi hires 40).
Nel WebUI, seleziona il VAE scaricato e deseleziona 'Ignore selected VAE for stable diffusion checkpoints that have their own .vae.pt next to them'.
Il valore raccomandato per ETA Noise Seed Delta è 31337.
Punti Salienti della Versione
Rilascio Iniziale
Sponsor del Creatore
Dai un'occhiata ai miei altri modelli :
Doomer Boomer
Un modello d'arte fantasy/sci-fi RPG degli anni '80 - '90.
Se sei familiare con i miei altri modelli, potresti chiederti: non l'ho già visto prima?
Ecco una rapida panoramica delle differenze tra modelli apparentemente simili :
Electric Eden : Il mio primo tentativo di creare un modello d'arte in stile RPG anni '80 - '90. Utilizzando un modello di campione piccolo (addestrato su una piccola parte dell'intero dataset) e poi unito ad altri modelli per compensare l'addestramento limitato.
Another Damn Art Model (ADAM) : Ulteriormente addestrato il modello da Electric Eden e fuso differenti epoche per esaltare elementi di ciascuna che mi piacevano. Ancora addestrato su un campione del set dati principale.
Doomer Boomer : Insoddisfatto di alcuni risultati in Another Damn Art Model (ADAM), ho rivalutato il mio dataset. Ho ricominciato completamente da capo creando un nuovo set di addestramento. Questa volta utilizzando immagini 768x768 invece di 512x512. Mi sono anche concentrato sulla strutturazione del set di addestramento per renderlo più organizzato, usando tecniche di elaborazione dati per pulire le directory e assicurare che le immagini degli artisti non fossero attribuite erroneamente ad altri.
Ho anche aumentato il numero di immagini di qualità per ogni artista, riducendo il numero totale di artisti a esattamente 10 (puoi vedere la lista qui sotto). Ancora, questo modello non usa il dataset completo (nuovo). È stato addestrato su un ulteriore dataset di campione per scopi di test. Soddisfatto dei risultati, ho deciso di rilasciarlo qui.
Domande/Feedback/Aggiornamenti?
Visita il mio thread sul Discord di Unstable Diffusion
Artisti :
Boris Vallejo
Brom
Frank Frazetta
Frank Kelly Freas (o semplicemente Kelly Freas, per il tagging)
Hajime Sorayama
Luis Royo
Milo Manara
Olivia De Berardinis
Philippe Druillet
Simon Bisley
Basta aggiungere by davanti al nome dell'artista nel prompt per attivare il suo stile.
Per esempio, by Simon Bisley
Se lo stile non è abbastanza forte, usa attenzione/enfasi; (by Simon Bisley:1.2)
VAE Richiesto - Scaricalo qui
(il modello completo avrà il proprio VAE fine-tuned).
Installazione :
stable-diffusion-webui -> models -> VAE
Nel Webui :
Sotto Settings -> Stable Diffusion -> SD VAE seleziona il VAE scaricato e deseleziona Ignore selected VAE for stable diffusion checkpoints that have their own .vae.pt next to them
Impostazioni
Impostazioni rapide :
Settings -> User interface -> Quicksettings list
sd_model_checkpoints sd_vae CLIP_stop_at_last_layers s_chrun always_discard_next_to_last_sigma
ETA Noise Seed Delta :
Settings -> Sampler parameters -> Eta noise seed delta
31337
Metodo Sampler :
DPM++ SDE Karras
Passi di campionamento = 25 - 40
CFG = 7 - 9
Euler a
Passi di campionamento = 20 - 30
CFG = 6 - 7.5
Questi sono solo suggerimenti. Sentiti libero di sperimentare con altri sampler e parametri diversi.
Hires Fix
Modelli :
4x_foolhardy_Remacri - Scarica qui
4x-UltraSharp - Scarica qui
lollypop - Scarica qui
Luogo di installazione : stable-diffusion-webui -> models -> ESRGAN
Impostazioni Hires Fix :
Per tutti i modelli ESRGAN (come quelli sopra) uso le seguenti impostazioni :
Upscale di
1.5 se la risoluzione è > 512x768
1.6 se la risoluzione è <= 512x768
Intensità denoising
0.25 - 0.35
Passi Hires
Se i passi di campionamento > 60 allora,
Passi Hires = metà dei passi di campionamento.
per esempio, passi campionamento = 80, allora passi hires = 40.
ADetailer
Estensione per webui che usa ultralytics per "correggere" volti/mani/corpo dopo la generazione.
Scarica qui - https://github.com/Bing-su/adetailer
Leggi le informazioni sul repo GitHub linkato sopra per maggiori dettagli e guida all'installazione.
Dai un'occhiata ai miei altri modelli :
SDXL
Boomer Art Model - https://civitai.com/models/163139/boomer-art-model-bam
SD1.5
Lomostyle - https://civitai.com/models/109923/lomostyle
Another Damn Art Model (ADAM) - https://civitai.com/models/104898/another-damn-art-model-adam
Based Model - https://civitai.com/models/83991?modelVersionId=89262
Electric Eden - https://civitai.com/models/64355/electric-eden
Cine Diffusion - https://civitai.com/models/50000/cine-diffusion
ProjectAIO - https://civitai.com/models/18428/project-aio
WonderMix - https://civitai.com/models/15666/wondermix
Refined - https://civitai.com/models/8392/refined
Experience - https://civitai.com/models/5952/experience
Elegance - https://civitai.com/models/5564/elegance
Clarity - https://civitai.com/models/5062/clarity
VisionGen - Realism Reborn -https://civitai.com/models/4834/visiongen-realism
LoRA
Pant Pull Down - https://civitai.com/models/11126/pant-pull-down-lora
Dettagli del Modello
Tipo di modello
Modello base
Versione del modello
Hash del modello
Parole addestrate
Creatore
Discussione
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