MakkiXL
基于Illustrious XL v0.1版本进行训练。
主要针对Danbooru 2024 的高评分图片进行训练，使用4w 张图片在4060Ti 上训练了2+8 个epoch。
由于算力限制，我并没有使用特别大量的数据集进行训练。最初目的为以相对用户偏好改善Illustrious XL 的“默认画风”（无画师串）。
如果你喜欢使用更大量数据集训练的模型，可以尝试使用noobai-xl-nai-xl。
使用指南
该模型使用的是Danbooru 的标签形式进行训练，而非自然语言！请务必以tag only 的形式进行使用。
用法与Illustrious XL 基本相同，你可以使用画师列表对画风进行调整。（如果你对画师列表感兴趣但不知道如何编写，可以尝试使用novelai_300artist）
该模型以1024x1024 分辨率为基准，最低分辨率为256，最高分辨率为2048。虽然可以使用标准SDXL 分辨率，但建议使用比1024x1024 稍高的分辨率。同时建议应用hires-fix 以获得更好的结果。
如需更多详细信息，请查看提供的示例图片。
除了遵循Illustrious XL 公开的使用方法外：
推荐的采样方法：Euler a，采样步数：20–28，CFG：5–7.5（可能因使用场景不同而变化）。 该模型支持质量标签，如："worst quality," "bad quality," "average quality," "good quality," "best quality," 和"masterpiece (quality),"
该模型还针对评分的分布进行了平衡，您可以使用以下评分标签来区分不同评分的图片：
评分修改评分标准safe 安全sensitive 敏感nsfw 色色explicit, nsfw **+
推荐的提示词格式：
<|special|>, <|characters|>, <|copyrights|>, <|artist|>, <|general|>, <|quality|>, <|meta|>, <|rating|>
推荐的负面提示词:
worst quality, comic, multiple views, bad quality, low quality, lowres, displeasing, very displeasing, bad anatomy, bad hands, scan artifacts, monochrome, greyscale, twitter username, jpeg artifacts, 2koma, 4koma, guro, extra digits, fewer digits, jaggy lines, unclear
许可证
该模型在Fair-AI-Public-License-1.0-SD 许可证下发布。
请访问以下网站了解更多信息：
贡献者的仓库
感谢onommai 开源提供了如此强大的基础模型。