DreamShaper XL - v2 Turbo DPM++ SDE
Parole Chiave e Tag Correlati
Prompt Negativi Consigliati
(low quality, worst quality:1.4), cgi, text, signature, watermark, extra limbs
Parametri Consigliati
samplers
steps
cfg
clip skip
resolution
Parametri Consigliati per Alta Risoluzione
upscaler
upscale
steps
denoising strength
Suggerimenti
Usa la versione Turbo a CFG scale 2 e 4-8 passaggi di campionamento con il campionatore DPM++ SDE Karras per la migliore qualità e velocità.
Non usare il campionatore LCM a meno che non si dia priorità alla velocità rispetto alla qualità.
La versione Turbo non può essere usata commercialmente senza il permesso di StabilityAI.
Puoi usare la versione Turbo come modello non-Turbo con DPM++ 2M SDE Karras o campionatore Euler a CFG 6 con 20-40 passaggi.
Non è necessario usare un refiner poiché il modello supporta correzioni ad alta risoluzione e upscaling a piastrelle.
Per i workflow in ComfyUI, usa lo script di workflow fornito su https://pastebin.com/79XN01xs.
Punti Salienti della Versione
La versione Turbo dovrebbe essere usata a CFG scale 2 e con circa 4-8 passaggi di campionamento. Deve funzionare con DPM++ SDE Karras (o Normale). Confronto con altri campionatori: https://civitai.com/posts/951781
Può essere usata per correzioni ad alta risoluzione e upscaling a piastrelle. Si prega di controllare gli esempi.
Se alleni con questo, assicurati di usare DPM++ SDE.
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DreamShaper XL - Ora Turbo!
Dai anche un'occhiata alla pagina 1.5 DreamShaper
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Alpha2 è un po' datata. Ti consiglio di passare alla versione Turbo o Lightning.
DreamShaper è un modello SD a scopo generale progettato per fare tutto bene: foto, arte, anime, manga. È concepito per competere con altri modelli e pipeline a scopo generale come Midjourney e DALL-E.
"È ora Turbo"
La versione Turbo dovrebbe essere usata a CFG scale 2 e con circa 4-8 passaggi di campionamento. Funziona solo con DPM++ SDE Karras (NON 2M). Puoi usare anche il campionatore LCM, ma fallo solo se devi privilegiare la velocità rispetto alla qualità.
Confronto dei campionatori a 8 passaggi: https://civitai.com/posts/951781
AGGIORNAMENTO: Lightning versione mira a 3-6 passaggi di campionamento a CFG scale 2 e dovrebbe funzionare solo con DPM++ SDE Karras. Evitare di superare troppo 1024 in qualsiasi direzione per il primo passo.
Non è necessario usare un refiner e questo modello può essere impiegato per correzioni ad alta risoluzione e upscaling a piastrelle.
Gli esempi sono stati generati usando Auto1111, ma puoi ottenere risultati simili con questo workflow di ComfyUI: https://pastebin.com/79XN01xs
Confronto di stile base: https://civitai.com/images/4427452
Se alleni con questo, assicurati di usare il campionatore DPM++ SDE e i passi/cfg appropriati.
Ricorda che attualmente Turbo non può essere usato commercialmente senza il permesso di StabilityAI. Ottieni l'iscrizione qui: https://stability.ai/membership
Puoi usare la versione Turbo (non Lightning) come modello non-Turbo con DPM++ 2M SDE Karras / Euler a cfg 6 e 20-40 passaggi. Ecco un confronto che ho fatto con alcuni dei migliori modelli XL non-Turbo (sia con impostazioni regolari che Turbo): https://civitai.com/posts/1414848
Non ho idea del motivo per cui qualcuno preferirebbe 40 passaggi rispetto a 8, ma l'opzione c'è.
Vecchia descrizione riferita a Alpha 2 e precedenti
Fine tuning su SDXL1.0.
Anche se questa è ancora una versione alpha, penso sia molto migliore rispetto alla prima alpha basata su xl0.9.
Per i workflow ti servono plugin Math per comfy (o riimplementare alcune parti manualmente).
Fondamentalmente faccio la prima generazione con DreamShaperXL, poi faccio upscaling a 2x e infine un img2img con DreamShaperXL stesso o un modello 1.5 che ritengo adatto, come DreamShaper7 o AbsoluteReality.
Cosa fa meglio di SDXL1.0?
Non serve refiner. Basta fare highres fix (upscale+i2i)
Persone dall'aspetto migliore
Bordi meno sfocati
Drago migliorato del 75% 🐉
NSFW migliore
Vecchia descrizione DreamShaper XL 0.9 Alpha
Ho finalmente ottenuto il permesso di condividere questo. È basato su SDXL0.9, quindi è solo un test di addestramento. Ha sicuramente margini di miglioramento.
Il workflow per questo è un po' più complicato del solito, poiché utilizza AbsoluteReality o DreamShaper7 come "refiner" (cioè genero con DreamShaperXL e poi faccio "highres fix" con AR o DS7).
I risultati sono piuttosto buoni per uno stadio così precoce.
Potrei disabilitare la sezione commenti perché sono sicuro che alcune persone giudicheranno questo anche se è una fase iniziale. Inoltre non penso sia alla pari con SD1.5 DreamShaper ancora, ma è inutile investire risorse qui dato che SDXL1.0 sta per essere rilasciato.
Divertiti e assicurati di aggiungere un ❤️ per ricevere aggiornamenti futuri.La licenza non commerciale è attualmente imposta da Stability.
Dettagli del Modello
Tipo di modello
Modello base
Versione del modello
Hash del modello
Creatore
Discussione
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