困惑的女僕戴著眼鏡,身穿深色裙子配白色圍裙及女僕頭飾,站立於充滿螺旋與問號的鮮豔迷幻背景前。
街頭霸王6的 Luke Sullivan 詳細數碼肖像,銳利的五官、生動的綠色雙眼、造型髮型及帶有橙色和藍色圖案的風格化外套。
穿著色彩繽紛服裝、站在色彩鮮明簡約房間中的波普藝術風格全身女孩影像。
Lara Croft 優雅地站在鮮豔夕陽前,以細膩的墨水藝術風格描繪,搭配大膽的紅色與橙色色調。
溫馨復古店鋪內部,展示一間復古日式文具與書店,有復古沙發、擺滿書籍與收藏品的木製書架、盆栽,以及溫暖的中世紀燈光。

推薦提示詞

1girl, firefly (honkai: star rail), honkai (series), honkai: star rail, safe, casual, solo, looking at viewer, outdoors, smile, reaching towards viewer, night, masterpiece, high score, great score, absurdres

masterpiece, high score, great score, absurdres

1girl, sensitive, looking at viewer, solo, masterpiece, high score, great score, absurdres

推薦反向提示詞

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing finger, extra digits, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, low score, bad score, average score, signature, watermark, username, blurry

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing finger, extra digits, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, low score, bad score, average score, signature, watermark, username, blurry

推薦參數

samplers

Euler Ancestral (Euler a), Euler a

steps

25 - 28

cfg

4 - 7

resolution

2048x2048

提示

使用基於標籤的描述及標籤排序法獲得更佳效果:1girl/1boy/1other,角色名,系列名,分級,其他標籤,最後加入質量提升。

在提示末尾添加質量提升標籤:masterpiece、high score、great score、absurdres。

使用推薦的負面提示詞以避免不必要的瑕疵與錯誤。

最佳 CFG Scale 範圍為4到7,建議設為5。

建議採樣步數為25至28,推薦28步。

首選採樣器為 Euler Ancestral(Euler a)。

注意模型限制,如複雜人體解剖及文字渲染困難。

近期角色可能因訓練數據有限而準確度較低。

版本亮點

隨著Animagine XL 4.0 Opt(優化版)發布,模型透過新增數據集進一步精煉,加強了其一般用途的性能。此次更新帶來多項改進:

  • 提升穩定性,獲得更一致的輸出

  • 增強人體解剖比例的準確度

  • 減少生成圖像中的噪點與瑕疵

  • 修正低飽和度問題,使色彩更豐富

  • 提升色彩準確性,結果更具視覺吸引力

創作者贊助

支持 Animagine XL 開發

請閱讀我們詳盡的提示指導,詳見 Cagliostrolab Blog

概覽

Animagine XL 4.0,亦稱作 Anim4gine,是極致的動漫主題微調SDXL模型,也是Animagine XL系列的最新作品。雖為續作,此模型基於Stable Diffusion XL 1.0重新訓練,使用了來自多個來源的840萬張多樣化動漫風格圖片(知識截止於2025年1月7日),微調時長約2650 GPU小時。與前版本相同,該模型使用標籤排序法進行身份和風格訓練。

隨著 Animagine XL 4.0 Opt(優化版) 發佈,模型透過新增數據集進一步精煉,提升了穩定性人體解剖準確度降噪效果色彩飽和度及整體色彩準確度。這些改良使 Animagine XL 4.0 Opt 更加穩定且視覺上更具吸引力,同時保持系列一貫的高品質。

更新紀錄

- 2025-02-13 – 新增 Animagine XL 4.0 Opt 和 Animagine XL 4.0 Zero

  • 穩定性提升以獲得更一致的輸出

  • 人體解剖增強,比例更精確

  • 生成圖像中的噪點與瑕疵減少

  • 修正低飽和度問題,色彩更豐富

  • 提升色彩準確性,結果更悅目

- 2025-01-24 – 初始發佈

模型詳情

使用指南

提示指引摘要可見於以下圖片。

1. 提示結構

本模型以基於標籤的描述和標籤排序法訓練。請使用此結構化模板:

1girl/1boy/1other, 角色名, 所屬系列, 分級, 其他任意順序的標籤,最後加上質量提升

2. 質量提升標籤

在提示末尾添加以下標籤:

masterpiece, high score, great score, absurdres

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing finger, extra digits, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, low score, bad score, average score, signature, watermark, username, blurry

4. 最佳設定

  • CFG Scale:4-7(建議為5)

  • 採樣步數:25-28(建議為28)

  • 推薦採樣器:Euler Ancestral(Euler a)

6. 最終提示範例結構

1girl, firefly \(honkai: star rail\), honkai \(series\), honkai: star rail, safe, casual, solo, looking at viewer, outdoors, smile, reaching towards viewer, night, masterpiece, high score, great score, absurdres

特殊標籤

本模型支援多種特殊標籤,用於控制圖像生成過程中的不同面向。這些標籤經過精心權重設置與測試,以確保各種提示均能獲得一致的結果。

質量標籤

質量標籤是影響整體圖像質量與細節水平的基本控制參數。可用質量標籤如下:

  • masterpiece

  • best quality

  • low quality

  • worst quality

評分標籤

評分標籤比基本質量標籤更精細控制圖像品質,對控制輸出質量影響更大。可用評分標籤如下:

  • high score

  • great score

  • good score

  • average score

  • bad score

  • low score

時間標籤

時間標籤可根據特定時期或年份影響藝術風格,適用於生成帶有年代特色的作品。支援的年份標籤如下:

  • year 2005

  • year {n}

  • year 2025

分級標籤

分級標籤用於控制生成圖像的內容安全等級,應負責任地使用並遵守相關法律及平台政策。支援的分級如下:

  • safe

  • sensitive

  • nsfw

  • explicit

訓練資訊

模型採用尖端硬體與優化超參數訓練,以確保最高質量輸出。以下為訓練過程中使用的詳細技術規格與參數:

致謝

此長期項目得以實現,離不開Stability AINovel AIWaifu Diffusion Team的突破性工作、創新貢獻及詳盡文件。我們特別感謝提供啟動資金的Main,助力我們邁過V2階段。此版本衷心感謝社群各位持續支持,尤其包括:

  1. Moescape AI:我們重要的模型分發及測試合作夥伴

  2. Lesser Rabbit:提供重要計算及研究資助

  3. Kohya SS:打造全面開源訓練框架

  4. discus0434:創造業界領先的開源美學預測器2.5

  5. 早期測試者:致力於提供寶貴回饋與全面質量保證

貢獻者

我們向對本項目做出重大貢獻的團隊成員致以最誠摯的感謝,部分成員如下:

模型

Gradio

關係、財務及質量保證

數據

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加入我們的 Discord 伺服器

歡迎加入我們的 Discord 伺服器: https://discord.gg/cqh9tZgbGc

限制

  • 提示格式:限制於基於標籤的文字提示;自然語言輸入可能效果不佳

  • 人體解剖:處理複雜人體解剖細節(特別是手部姿勢與手指數量)可能有困難

  • 文字生成:圖像中同時生成文字目前不被支持且不建議使用

  • 新角色:近期角色可能因訓練數據有限而準確度較低

  • 多角色:多角色場景可能需仔細設計提示詞

  • 解析度:高解析度(例如1536x1536)可能出現劣化,因為訓練使用原始 SDXL 解析度

  • 風格一致性:可能需要使用特定風格標籤,因訓練更注重身份保持而非風格一致

授權

本模型採用Stability AI 原版CreativeML Open RAIL++-M 授權,無任何修改或額外限制。授權條款與原SDXL授權完全一致,包括:

  • 允許:商業使用、修改、分發、私人使用

  • 禁止:非法行為、有害內容生成、歧視與剝削

  • ⚠️ 要求:包含授權副本、註明變更、保留通知

  • 📝 保證:以「現狀」提供,無任何保證

完整且具權威的條款請參考原版 SDXL 授權

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模型詳情

模型類型

Checkpoint

基礎模型

SDXL 1.0

模型版本

v4 Opt

模型雜湊值

6327eca98b

創作者

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Animagine XL 4.0 - v4 Opt 的圖片

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基礎模型 圖片

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