Kivotos Xl 2.0

🚀 Kivotos XL 2.0

Kivotos XL 2.0是Yodayo Kivotos XL系列的最新版本，基於Animagine XL V3構建，專注於生成高質量的《蔚藍檔案》風格動漫藝術作品。該開源模型經過額外的微調與優化，能精準呈現《蔚藍檔案》系列的視覺風格與美學特色。

🚀 快速開始

支持的平臺

1. 在我們的平臺使用此模型：
2. 在 ComfyUI 或 Stable Diffusion Webui 中使用。
3. 使用 🧨 diffusers 庫。

安裝依賴

首先安裝所需的庫：

pip install diffusers transformers accelerate safetensors --upgrade

運行圖像生成示例代碼

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "yodayo-ai/kivotos-xl-2.0", 
    torch_dtype=torch.float16, 
    use_safetensors=True,
    custom_pipeline="lpw_stable_diffusion_xl",
    add_watermarker=False,
    variant="fp16"
)
pipe.to('cuda')

prompt = "1girl, kazusa \(blue archive\), blue archive, solo, upper body, v, smile, looking at viewer, outdoors, night, masterpiece, best quality, very aesthetic, absurdres"
negative_prompt = "nsfw, (low quality, worst quality:1.2), very displeasing, 3d, watermark, signature, ugly, poorly drawn"

image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216, 
    guidance_scale=7,
    num_inference_steps=28
).images[0]

image.save("./cat.png")

✨ 主要特性

• 專注特定風格：基於Animagine XL V3構建，經過額外微調與優化，專注於生成高質量的《蔚藍檔案》風格動漫藝術作品。
• 繼承特殊標籤：繼承了Animagine XL 3.1的特殊標籤，可提升圖像生成質量，引導生成結果在質量、評級、創作日期和美學等方面表現更優。

📦 安裝指南

安裝依賴

pip install diffusers transformers accelerate safetensors --upgrade

💻 使用示例

基礎用法

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "yodayo-ai/kivotos-xl-2.0", 
    torch_dtype=torch.float16, 
    use_safetensors=True,
    custom_pipeline="lpw_stable_diffusion_xl",
    add_watermarker=False,
    variant="fp16"
)
pipe.to('cuda')

prompt = "1girl, kazusa \(blue archive\), blue archive, solo, upper body, v, smile, looking at viewer, outdoors, night, masterpiece, best quality, very aesthetic, absurdres"
negative_prompt = "nsfw, (low quality, worst quality:1.2), very displeasing, 3d, watermark, signature, ugly, poorly drawn"

image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216, 
    guidance_scale=7,
    num_inference_steps=28
).images[0]

image.save("./cat.png")

📚 詳細文檔

標籤順序

為獲得最佳效果，建議遵循以下結構化提示模板，因為模型是按此方式訓練的：

1girl/1boy, 角色名稱, 所屬系列, 藝術家, 其他信息可任意排序。

特殊標籤

Kivotos XL 2.0繼承了Animagine XL 3.1的特殊標籤，可通過引導結果在質量、評級、創作日期和美學等方面提升圖像生成效果。即使不使用這些標籤，模型也能生成圖像，但使用它們有助於獲得更好的結果。

• 質量標籤：masterpiece, best quality, great quality, good quality, normal quality, low quality, worst quality
• 評級標籤：safe, sensitive, nsfw, explicit
• 年份標籤：newest, recent, mid, early, oldest
• 美學標籤：very aesthetic, aesthetic, displeasing, very displeasing

推薦設置

為引導模型生成高美學的圖像，建議使用以下設置：

• 負向提示詞：

nsfw, (low quality, worst quality:1.2), very displeasing, 3d, watermark, signature, ugly, poorly drawn

• 正向提示詞：

masterpiece, best quality, very aesthetic, absurdres

• 無分類器引導（CFG）比例：建議設置在5到7之間；設置為10會使圖像效果過度處理，大於12則會嚴重失真。
• 採樣步數：建議設置在25到30之間；28是最佳值。
• 採樣器：強烈推薦使用Euler Ancestral（Euler a）。
• 支持的分辨率：

1024 x 1024, 1152 x 896, 896 x 1152, 1216 x 832, 832 x 1216, 1344 x 768, 768 x 1344, 1536 x 640, 640 x 1536

🔧 技術細節

訓練超參數

📄 許可證

Kivotos XL 2.0遵循 Fair AI Public License 1.0 - SD 許可協議，該協議與Stable Diffusion模型的許可協議兼容。關鍵要點如下：

1. 修改共享：如果對Kivotos XL 2.0進行了修改，必須同時共享修改內容和原始許可協議。
2. 源代碼可訪問性：如果修改後的版本可通過網絡訪問，需提供獲取源代碼的方式（如下載鏈接）。此規則同樣適用於派生模型。
3. 分發條款：任何分發都必須遵循此許可協議或具有類似規則的其他協議。