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Illustrious XL

Illustrious XL

Illustrious XL是一款基於SDXL 的強大插畫和動漫風格生成模型,由OnomaAI Research 開發。
作者:LoRA
收錄時間:2025年01月21日
下載量:4331
計價模式:Free
大小:6.5 GB
版本:v1.0
簡介

Illustrious XL是一款基於Stable Diffusion XL (SDXL) 的強大模型,由OnomaAI Research 團隊開發,專門針對插畫和動漫風格的圖像生成進行了優化。它繼承了Kohaku XL-Beta - Revision 5 的優秀特性,並在其基礎上進行了改進,提供更高品質的影像生成能力。

核心特點

  • 基於SDXL: 繼承了SDXL 的強大基礎,擁有更高的解析度和更強的細節表現力。

  • 專注於插畫和動漫風格: 針對插畫和動漫藝術風格進行了專門的訓練和優化,能夠產生高品質的此類風格圖像。

  • 開源開放: 作為一個開源項目, Illustrious XL鼓勵社區參與、協作和知識共享,旨在推動AI 圖像生成領域的創新和發展。

  • 技術文件: 提供了詳細的技術文檔,供研究人員和開發者深入了解模型的技術細節。 (技術規格可在https://arxiv.org/abs/2409.19946中查看)

使用須知

  • 鼓勵開放使用: Illustrious XL 鼓勵用於研究、學習和創作等非商業用途。

  • 禁止閉源和商業化: 嚴禁將該模型用於閉源專案或以任何專有方式商業化,這違背了開源專案的初衷。

  • 尊重OnomaAI 的貢獻: 此模型由OnomaAI 提供的資源開發,請社區尊重他們的貢獻,並共同維護開放合作的氛圍。

如何在SDXL使用Illustrious XL模型

1. 下載Illustrious XL模型:

在本頁下載Illustrious XL模型的.safetensors.ckpt檔。

2. 放置模型檔:

將下載的模型檔案放入Stable Diffusion WebUI 的models/Stable-diffusion資料夾中。這個資料夾的完整路徑通常是:

  • Windows: stable-diffusion-webuimodelsStable-diffusion

  • Linux/macOS: stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

3. 在AUTOMATIC1111 WebUI 中選擇模型:

  • 啟動或重新啟動AUTOMATIC1111 WebUI。

  • 在WebUI 介面的左上角,有一個下拉式選單用於選擇Stable Diffusion 模型。

  • 在下拉式選單中,你應該可以看到你剛剛放入的Illustrious XL模型。選擇它。

4. 使用Illustrious XL進行影像生成:

現在你可以像使用其他Stable Diffusion 模型一樣使用Illustrious XL了。

  • txt2img (文生圖): 在「txt2img」標籤頁中,輸入你的提示詞(Prompt),並根據需要調整其他參數(例如取樣方法、步數、CFG 比例等)。然後點擊“Generate” 按鈕即可產生影像。

  • img2img (圖生圖): 在「img2img」標籤頁中,上傳一張圖片作為基礎,並輸入提示字。調整「Denoising strength」(去噪強度)等參數,然後點擊「Generate」 按鈕即可基於上傳的圖片產生新的影像。

使用技巧和建議

  • 提示詞(Prompting): 由於Illustrious XL針對插畫和動漫風格進行了優化,因此使用與這些風格相關的提示詞通常能獲得更好的效果。例如:

    • masterpiece, best quality, 1girl, long hair, blue eyes, detailed face, beautiful background

    • anime style, portrait of a young woman, intricate details, vibrant colors

  • 負面提示詞(Negative prompt): 使用負面提示詞可以幫助排除不希望出現的元素,提升影像品質。例如:

    • low quality, bad anatomy, deformed, blurry, extra fingers, mutated hands

  • 高畫質修復(Hires. fix): 使用高畫質修復功能可以提高生成影像的解析度和細節。

  • 採樣器(Sampler): 不同的採樣器可能會產生不同的效果。你可以嘗試不同的採樣器,例如DPM++ 2M Karras、Euler a 等,找到最適合你的偏好和提示詞的採樣器。

  • CFG 比例(CFG Scale): CFG 比例控制模型對提示詞的遵循程度。較高的CFG 比例會使模型更嚴格地遵循提示詞,但可能會失去一些創造力。

  • 實驗與調整: 嘗試不同的參數組合,並觀察產生結果的變化,以找到最適合你的設定。

如何獲取更多信息

有關模型的更多資訊和最新更新,請參閱OnomaAI 的官方發布頁面。

效果預覽
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