Kohaku XL Epsilon Rev2

🚀 Kohaku XL Epsilon rev2

Kohaku XL Epsilon rev2是一款文本到圖像的模型，基於Kohaku XL Epsilon rev1繼續訓練，可生成高質量圖像，還能生成PVC風格圖像。

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✨ 主要特性

• 基於Kohaku XL Epsilon rev1繼續訓練。
• 使用156萬張圖像，訓練5個週期。
• 在精選藝術家的作品以及特定系列/遊戲的圖像上進行訓練。
• 在PVC人偶照片上進行訓練，無需額外模型即可生成PVC風格圖像。

💻 使用示例

提示詞格式

<1女孩/1男孩/1其他/...>, <角色>, <系列>, <藝術家>, <通用標籤>, <質量標籤>, <年份標籤>, <元標籤>, <評級標籤>

特殊標籤

• 質量標籤：傑作，最佳質量，高質量，良好質量，普通質量，低質量，最差質量
• 評級標籤：安全，敏感，不適合工作，明確
• 日期標籤：最新，近期，中期，早期，舊

評級標籤

通用：安全 敏感：敏感 有問題：不適合工作 明確：不適合工作，明確

分辨率

此模型針對從ARB 1024x1024的分辨率進行訓練，最小分辨率為256，最大分辨率為4096。這意味著你可以使用標準的SDXL分辨率。不過，建議選擇略高於1024x1024的分辨率。為獲得更好的效果，也建議應用高分辨率修復。

🔧 技術細節

• 硬件：四塊RTX 3090顯卡
• 訓練圖像數量：1,536,902
• 總訓練週期：5
• 總訓練步數：15015
• 訓練時間：410小時（實際時間）
• 批次大小：4
• 梯度累積步數：32
• 等效批次大小：512
• 優化器：Lion8bit
• 學習率：UNet為1e - 5 / 文本編碼器（TE）為2e - 6
• 學習率調度器：餘弦（帶預熱）
• 預熱步數：1000
• 權重衰減：0.1
• 貝塔值：0.9, 0.95
• 最小信噪比伽馬值：5
• 噪聲偏移：0.0357
• 分辨率：1024x1024
• 最小桶分辨率：256
• 最大桶分辨率：4096
• 混合精度：FP16
• 字幕標籤丟棄率：0.2
• 字幕丟棄率：0.05

📄 許可證

本項目採用 Fair-AI-public-1.0-sd 許可證。

數據集

• KBlueLeaf/danbooru2023-webp-4Mpixel
• KBlueLeaf/danbooru2023-sqlite

依賴庫

• diffusers