Kivotos Xl 2.0

🚀 Kivotos XL 2.0

Kivotos XL 2.0是Yodayo Kivotos XL系列的最新版本，基于Animagine XL V3构建，专注于生成高质量的《蔚蓝档案》风格动漫艺术作品。该开源模型经过额外的微调与优化，能精准呈现《蔚蓝档案》系列的视觉风格与美学特色。

🚀 快速开始

支持的平台

1. 在我们的平台使用此模型：
2. 在 ComfyUI 或 Stable Diffusion Webui 中使用。
3. 使用 🧨 diffusers 库。

安装依赖

首先安装所需的库：

pip install diffusers transformers accelerate safetensors --upgrade

运行图像生成示例代码

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

• 专注特定风格：基于Animagine XL V3构建，经过额外微调与优化，专注于生成高质量的《蔚蓝档案》风格动漫艺术作品。
• 继承特殊标签：继承了Animagine XL 3.1的特殊标签，可提升图像生成质量，引导生成结果在质量、评级、创作日期和美学等方面表现更优。

📦 安装指南

安装依赖

pip install diffusers transformers accelerate safetensors --upgrade

💻 使用示例

基础用法

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")

📚 详细文档

标签顺序

为获得最佳效果，建议遵循以下结构化提示模板，因为模型是按此方式训练的：

1girl/1boy, 角色名称, 所属系列, 艺术家, 其他信息可任意排序。

特殊标签

Kivotos XL 2.0继承了Animagine XL 3.1的特殊标签，可通过引导结果在质量、评级、创作日期和美学等方面提升图像生成效果。即使不使用这些标签，模型也能生成图像，但使用它们有助于获得更好的结果。

• 质量标签：masterpiece, best quality, great quality, good quality, normal quality, low quality, worst quality
• 评级标签：safe, sensitive, nsfw, explicit
• 年份标签：newest, recent, mid, early, oldest
• 美学标签：very aesthetic, aesthetic, displeasing, very displeasing

推荐设置

为引导模型生成高美学的图像，建议使用以下设置：

• 负向提示词：

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

• 正向提示词：

masterpiece, best quality, very aesthetic, absurdres

• 无分类器引导（CFG）比例：建议设置在5到7之间；设置为10会使图像效果过度处理，大于12则会严重失真。
• 采样步数：建议设置在25到30之间；28是最佳值。
• 采样器：强烈推荐使用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

🔧 技术细节

训练超参数

📄 许可证

Kivotos XL 2.0遵循 Fair AI Public License 1.0 - SD 许可协议，该协议与Stable Diffusion模型的许可协议兼容。关键要点如下：

1. 修改共享：如果对Kivotos XL 2.0进行了修改，必须同时共享修改内容和原始许可协议。
2. 源代码可访问性：如果修改后的版本可通过网络访问，需提供获取源代码的方式（如下载链接）。此规则同样适用于派生模型。
3. 分发条款：任何分发都必须遵循此许可协议或具有类似规则的其他协议。