| 作者： | LEOSAM |
| 最后更新： | 2024年4月20日 |
| 文件类型： | CHECKPOINT TRAINED |
| 基本模型： | SDXL 1.0 |
| 模型版本： | Turbo V7 |
使用介绍
📖 HelloWorld 6.0 更新 – 2024 年 4 月 20 日
LEOSAM HelloWorld 6.0 前 250 个高频标签词列表
感谢您的耐心等待。最近一直在找工作，导致HelloWorld更新有些延迟。以下是6.0版本的主要更新：
- HelloWorld 6.0是在5.0版本的基础上迭代改进的。根据我自己的测试，真实感效果与5.0版本没有明显差异。 6.0 版本的主要优点在于其训练集中概念的覆盖范围更广。根据反馈，超现实主义、闺房、合影、面具、折纸、3D渲染、汽车、龙、孕妇摄影等多个主题都得到了增强。插图中提供了一些示例。
- HelloWorld 6.0 有意在训练中包含一些低质量图像，以增强模型对负面提示的响应。建议在负面提示中使用以下术语：“low quality, jpeg artifacts, blurry, poorly drawn, ugly, worst quality”。
- HelloWorld 6.0训练集的主体采用GPT4v标记。对于GPT4v无法标记的图像，使用blip2-opt-6.7b指导的cogVQA进行标记。这些多模态模型的标记语言风格与传统的 WD1.4 标记器显着不同。为了方便更准确地触发训练集中的不同概念，我整理了HelloWorld 6.0训练集中的前250个高频标签词。您可以在本文档中查看这些高频词。
最后，虽然SD3即将发布，但我还是会更新到HelloWorld XL 7.0，希望能够在7.0版本中实现更大的增强！
版权声明：
所有者允许免费将模特生成的图像用于非商业教育或信息目的，但条件是：
– 用户遵守适用的法律，不侵犯模特或任何第三方的权利。
– 图像的归属必须明确注明为“由 LEOSAM 的 HelloWorld 基础模型创建”。
对于任何形式的商业利用，都需要事先与所有者签订商业许可协议。有关商业许可和模型个性化的咨询，请通过所有者主页上提供的联系信息与所有者联系。
SDXL 模型的开发和免费分发代表了重大的努力。所有者承诺不断为个人爱好者免费更新 HelloWorld 模型，以感谢社区对开源开发所做的贡献。商业合作对于模型的进步和完善至关重要。业主感谢每一位用户的理解和支持。
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作品参照
Stable Diffusion提示词
photography aesthetic,Studio portrait photography, striking female model, serene countenance, youthful appearance, light skin, elegant makeup emphasizing sharp eyebrows, pronounced eyelashes, pale pink lipstick, jewelry showcasing sparkling stud earrings, delicate bracelet adorned on the wrist, fashionably styled hair pulled back, exposing clear skin, beige backdrop complementing the subject's attire, photography watermark in unobtrusive characters along arm, natural light simulation enhancing soft shadows, subtle retouching ensuring smooth skin textures, harmonious color palette imbued with warm, muted tones.,film grain,
Negative prompt: low quality,jpeg artifacts,blurry,poorly drawn,ugly,worst quality,bad hands,open mouth,distorted,twisted,watermark,
Steps: 40, Size: 832x1344, Seed: 777804, Model: LeosamHelloWorldV6, Version: v1.8.0, Sampler: Restart, CFG scale: 8, Model hash: 8ca0bade3c, Hires steps: 30, Hires upscale: 1.5, Hires upscaler: ESRGAN_4x, Denoising strength: 0.3 本内容及资源均来自网络，版权归原作者所有，仅供个人学习研究，请勿商用和侵犯他人肖像，如需商用请联系原作者。若原作者内容有侵权之处请速联系我们，我们将会在24小时内删除。
