Kivotos Xl 2.0

🚀 Kivotos XL 2.0

Kivotos XL 2.0 是 Yodayo Kivotos XL 系列的最新版本，它基於 Animagine XL V3 這一專門用於生成高質量動漫風格藝術作品的 SDXL 模型構建。經過額外的微調與優化，該模型專注於生成能夠精準呈現《蔚藍檔案》系列視覺風格與美學的圖像。

🚀 快速開始

本模型支持多種使用方式：

1. 在我們的平臺上使用此模型：
2. 在 ComfyUI 或 Stable Diffusion Webui 中使用
3. 使用 🧨 diffusers 庫進行使用

✨ 主要特性

• 基於 Animagine XL V3 構建，專為生成高質量動漫風格藝術作品而設計。
• 經過額外微調與優化，專注於生成符合《蔚藍檔案》系列視覺風格與美學的圖像。
• 繼承了 Animagine XL 3.1 的特殊標籤，可提升圖像生成效果。

📦 安裝指南

首先安裝所需的庫：

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，因為模型是按照此方式進行訓練的：

1girl/1boy, 角色名稱, 所屬系列, 藝術家, 其他任意順序的內容。

特殊標籤

Kivotos XL 2.0 繼承了 Animagine XL 3.1 的特殊標籤，可通過引導結果朝向質量、評級、創作日期和美學方向來增強圖像生成效果。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：

• 負面提示：

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

• 正面提示：

masterpiece, best quality, very aesthetic, absurdres

• 無分類器引導（CFG）比例：建議在 5 到 7 之間；10 會使圖像效果過度，大於 12 則會嚴重失真。
• 採樣步數：建議在 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

以下是訓練期間使用的關鍵超參數：

📄 許可證

Kivotos XL 2.0 遵循 Fair AI Public License 1.0-SD 許可證，該許可證與 Stable Diffusion 模型的許可證兼容。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證。
2. 源代碼可訪問性：如果修改後的版本可通過網絡訪問，需提供一種方式（如下載鏈接）讓他人獲取源代碼。這也適用於派生模型。
3. 分發條款：任何分發都必須遵循此許可證或具有類似規則的其他許可證。