Anmokomergetest1

🚀 Anmokomergetest1

Anmokomergetest1是一个融合的稳定扩散模型，专注于动漫领域。即便使用简单描述，它也能生成高质量、生动且细节丰富的广泛动漫图片。该模型是中国AI社区NovelAI中文频道中**@路费不够**的私有模型的授权副本，由3个模型融合而成，分别是Anything - V3.0（Linaqruf）、momoko - e（匿名）和mergetest1（来自该社区的另一个私有模型）。

此模型在1k原始分辨率下表现更佳，配合Hires.fix功能，能够生成结构更合理的更大尺寸图片。它提供两种版本，即未压缩的检查点（checkpoint）和压缩的safetensors。CKPT版本需要与单独的VAE配合使用，否则生成的图片不够生动，不过它更适合融合操作；而safetensors版本已内置VAE，更适合用于生成图片。

禁止商业使用！

🚀 快速开始

将其作为普通的稳定扩散模型包v1.x使用，无需外部yaml配置。 推荐设置：步数：12 - 28，采样器：DPM++ SDE Karras，CFG比例：5 - 11，分辨率：1024x1024

✨ 主要特性

• 专注动漫领域，能根据简单描述生成高质量、生动且细节丰富的动漫图片。
• 由三个模型融合而成，在1k原始分辨率下表现出色。
• 提供两种版本，分别适用于融合操作和图片生成。

📚 详细文档

预览

• 初音未来，上半身
  
• 镜音铃，上半身
  
• 博丽灵梦，上半身
  
• 远坂凛，上半身
  
• 御坂美琴，上半身
  
• 结城明日奈，上半身
  

标签

• 正向标签：少即是多。推荐用于质量控制的正向标签：杰作，最佳质量，其他提示词可按需添加。
• 负向标签：同样少即是多。推荐的负向标签：低分辨率，解剖结构错误，手部绘制不佳，文字，错误，手指缺失，多余手指，手指数量减少，裁剪，最差质量，低质量，普通质量，JPEG伪影，签名，水印，用户名，模糊，艺术家姓名

偏差

• 在过低或过高分辨率下质量较低！！！
• 在低分辨率下眼睛绘制效果不佳，常出现肢体畸形。训练集包含受版权保护的图像。

融合公式

• 第一轮：Anything - V3.0（Linaqruf）+ momoko - e（匿名），求和比例0.25
• 第二轮：（第一轮结果）+ mergetest1（私有，来自中国AI社区NovelAI中文频道），求和比例0.5 得到Anmokomergetest1.ckpt，更适合进一步融合。在嵌入vae - ft - mse - 840000 - ema - pruned（StabilityAI）VAE，修剪ema并压缩为FP16后，得到Anmokomergetest1.safetensors，更适合生成图像。

📄 许可证

本模型采用CC - BY - NC - 4.0许可证。

⚠️ 重要提示

本模型禁止商业使用，且在过低或过高分辨率下质量较低，低分辨率时还会出现眼睛绘制不佳和肢体畸形的问题，同时训练集包含受版权保护的图像。

💡 使用建议

正向和负向标签遵循少即是多的原则。推荐使用“杰作，最佳质量”作为正向标签进行质量控制；使用“低分辨率，解剖结构错误”等作为负向标签。使用时推荐设置为步数12 - 28，采样器DPM++ SDE Karras，CFG比例5 - 11，分辨率1024x1024。