WLOP Style Stable Diffusion Heywhale

🚀 wlop風格穩定擴散權重模型

本項目提供了一種特定風格的文本到圖像生成模型，通過不同版本的模型可以生成具有獨特風格的圖像，滿足不同的創作需求。

🚀 快速開始

若你想使用此風格，提示詞為：wgz style

✨ 主要特性

• 本模型庫中有三個模型，分別是V1、V2和beta版本。
• 不同版本在訓練分辨率、生成效果等方面各有優劣。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，暫不提供。

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用V2版本進行圖像生成的配置示例：

Prompt :wgz style,portrait of a beautiful women highly detailed,perfect femine face,Classical oil painting,by masamune shirow, by William - tae Kim
Negative prompt: old,men,two poeple,Three dimensional facial features,deep shadows on the five senses,tall nose,Eye shadow,[High bridge], [narrow nose],Deep orbital fossa
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2S a Karras, CFG scale: 9.5, Denoising strength: 0.51, Mask blur: 4

高級用法

文檔未提及高級用法示例，暫不提供。

📚 詳細文檔

模型版本介紹

V1版本

• 訓練情況：最早的版本，使用512分辨率進行訓練，基於Elden ring Style ckpt（SD1.5）進行訓練。
  • 訓練鏈接：[eldenring - ckpt](https://huggingface.co/nitrosocke/elden - ring - diffusion)
  • 訓練參數：
    • 步數：12500 steps
    • 學習率：1e - 6
    • 初始圖像數量：約100
    • 類別圖像數量：200
• 優點：生成邏輯較好，文本到圖像（text2img）的使用效果佳。
• 缺點：畫面細節較少，筆觸模仿不足，眼睛的眼白容易變紅。

V2版本

• 訓練情況：調整了訓練集，使用768分辨率進行訓練。
• 優點：圖像細節更多，面部刻畫更出色。
• 缺點：眼球容易生成綠色，文本生成邏輯不佳，導致文本到圖像（text2img）的可用性較差。

BETA版本

• 訓練情況：訓練圖相對複雜，邏輯較差，但在圖像到圖像（img2img）中有時能得到令人滿意的結果。
• 特點：具有抽象的色板，但生成成功率不高。

模型輸出示例

V2版本輸出

BETA版本輸出

V1版本輸出

聯繫信息

若你有想法或想一起改進模型，可以通過以下方式聯繫作者：

• Telegram: https://t.me/hhhyxnh
• QQ: 1602821649

更多圖片

更多圖片可在圖像文件夾中查看。

模型更新說明

作者表示目前以現有的技術很難取得進展，此模型短期內不會更新。

🔧 技術細節

文檔未提及技術實現細節，暫不提供。

📄 許可證

文檔未提及許可證信息，暫不提供。