Hikari Noob V Pred 0.6

🚀 Hikari Noob v-pred 0.6

Hikari Noob v-pred 0.6是一個經過微調的模型，它對NoobAI-XL(ν-prediction)進行了微調，併合並了SPO LoRA，能有效提升圖像生成的穩定性和質量。

Civitai模型頁面：https://civitai.com/models/938672

🚀 快速開始

本模型可以在多個平臺使用，以下是不同平臺的使用要求：

• AUTOMATIC1111 WebUI：需使用dev分支版本。
• ComfyUI：需使用最新版本。
• Forge或reForge：需使用最新版本。

AUTOMATIC1111的導入步驟

1. 切換到dev分支（在webui根目錄運行此命令：git checkout -b dev origin/dev 或使用Github Desktop）。
2. 像往常一樣使用該模型。

✨ 主要特性

• 穩定性和質量提升：有效改善了圖像生成的穩定性和質量。
• 支持多種採樣器：通過使用Noise Offset代替Zero Terminal SNR，使得模型除Euler採樣器外，也能與其他採樣器配合使用。
• 步數要求低：僅需10步就能獲得不錯的結果（不過建議使用12步或更多）。
• 解決令牌數問題：修復了令牌數超過76時輸出質量顯著下降的問題。
• 風格調整靈活：基礎風格較弱，可通過提示詞或LoRA進行風格重塑。
• 知識範圍明確：該模型除NoobAI (ν-prediction 0.5)外不包含任何其他基礎模型，具備同等知識，能夠生成2024年8月前出現的角色。

📚 詳細文檔

提示詞指南

• 與基礎模型大致相同。
• 若要提高背景質量，可在負提示詞中添加 simple background, transparent background。

推薦提示詞

• 正提示詞：無（不使用 masterpiece, best quality 也能有不錯的效果）。
• 負提示詞：worst quality, low quality, bad quality, lowres, jpeg artifacts, unfinished, photoshop \(medium\), abstract 或為空。

推薦設置

• 步數：8 - 24
• 採樣器：DPM++ 2M(dpmpp_2m)
• 調度器：Simple
• 引導比例：2 - 7

Hires.fix設置

• 高分辨率上採樣器：4x-UltraSharp 或 Latent(nearest-exact)
• 去噪強度：0.4 - 0.5（Latent時為0.65 - 0.7）

合併配方（加權求和）

• 階段1：微調Hikari Noob v-pred 0.5併合並（見下文） *A、B：基於Hikari Noob v-pred 0.5的自定義檢查點
  • v0.5(NoSPO) * 0.75 + A * 0.25 = tmp1
  • tmp0 * 0.75 + B * 0.25 = tmp2
  • tmp2 + SPO LoRA * 1 + sdxl-flat * -0.25 + sdxl-boldline * -1 = tmp3
  • 調整tmp3(0.2,0.2,0.2,0.1,0,0,0,0) = 結果

訓練腳本

sd-scripts

📄 許可證

本模型遵循 Fair AI Public License 1.0-SD 許可協議。

• 若對本模型進行修改，必須同時分享修改內容和原始許可證。
• 禁止對任何閉源微調/合併模型進行商業化，即不允許公眾訪問模型源代碼/權重及其使用方法的模型。
• 請勿重新上傳此模型。