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一、模型介绍
1、真实质感模型，主要为亚洲长相（求人不如求己QAQ）
2、我几乎不跑真人向的模型，所以对质量的把控标准不是非常精确。我在还原亚洲脸的基础上尽可能保证面部不固化、下限高、听tag话、nsfw表现稳定（对我而言好模型也得脱得起，穿得下~）、兼容lora……
二、跑图建议
1、个人审美不太喜欢开面部修复
2、推荐clip终止层数：2
3、似乎不开高分辨率修复质量会更好点
4、推荐vae为840000那个
5、请多多点赞、返图、评论、5星哦~
三、融合采用模型
（civitai上有的那部分,已经删除了EMA权重）
LORA：（此lora融合权重为0.1）
CKPT：
AnythingQingMix-2.5D-NSFW - v3.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
helloRealisticMan - RealisticManv1.0 Beta | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
Airfuck's Wild Mix - v1.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
Virile Reality - v2.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
港风帅哥Hong Kong Style Man - v2.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
四、给予访客使用模型的一些建议与回答
（作为一个外行人，虽然没有经历过美术和ai的专业课学习，但我仍然在不断努力学习探索，并与各位大佬交流心得。我对自己在意的事情有着很高的精神洁癖，因此我希望能在自己的一亩三分地里传达正确的ai知识。这些在下方文档里都有，仅作为遇到的问题单独回答。）
1、LORA
对于动漫角色lora而言，最好的权重便是1。虽然我们能通过改变权重的方式来改善拟合，但改变权重会额外产生一些不好影响。比如：c站动漫角色lora大多数都过拟合，而为了改善这一现象往往会推荐降低权重到0.6/0.8，而这一举动会导致角色失去部分原本的外貌特征
过拟合通俗解释：过分训练导致的lora表现僵化，如人物不听tag话甚至出原本素材的图
2、CKP
clip偏移和unet过拟合都会导致模型不听tag话
clip偏移会导致tag识别问题，c站有相当一部分模型存在此问题而不自知，如果你感兴趣，在下面的“其他”里我会给予检查及简单修复的途径
unet过拟合也会让模型僵化，不听tag使唤，甚至在无tag的情况下跑出好看的图片，这也是过拟合吐原图的情况
融合类ckpt能够很好的提高模型出图的下限，但融合模型对于tag的权重是很乱的，因此会各具“特色”，同样，基于此类模型训练的lora很难在其他模型上适用
如果你希望大模型对于lora及其他模型的接纳程度更好就尽量不要再融合ckp模型时融合lora，或者和我一样在权衡之下融入以较低权重修正不尽人意的部分
3、VAE
CKP自身就有一个VAE，外挂VAE不是用于额外的增加，而是用于替换
VAE只是最直观的是饱和度变化，这并非VAE功能的全部，就对于跑图而言还会改变构图、细节等等
4、其他
模型占内存大的不一定好，很多模型内有一堆无用数据，下载完全浪费流量内存
示例图的好坏不能确定模型质量，除了基于作者本身审美外，你无法确定他用了多少模型、插件的辅助，你也无法确定他文生图跑了几次、图生图跑了几次
下载量与点赞也不能确定模型质量，点赞量基于下载量，而下载量会和作者名气、封面图片受众、模型角色人气、模型画风受众、模型类型受众等等相关
模型并非版本最新为最好，很多时候是基于某一版本的不同方向的调整。甚至有部分作者为了通过更新的推送而蹭到更多的下载量而恶意刷更新，实际使用下来模型的质量不过是在原地迂回踏步
其他更为专业详细的知识请看万象熔炉 | Anything V5/Ink的简介部分，关于clip偏移的检验修复的扩展链接在此文档前段部分中
模型链接：万象熔炉 | Anything V5/Ink - V3.2++[ink] | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
