From Google Translate/以下谷歌翻译/以下はグーグルの翻訳です<h3 id="heading-5">如果您喜欢，请❤️ 一下，如果您不喜欢请告诉我理由以便我改进</h3>很遗憾的是V1在使用lcm情况下比V2有更棒的效果，请根据情况下载。V2修正了不使用lcm导致过拟合的情况，推荐使用lcm(<a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5/resolve/main/pytorch_lora_weights.safetensors">点击下载</a>)，步数为8步,CFG为1.5-2。触发词ttch，采样器Euler a推荐模型：<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/82981?modelVersionId=88167">RunDiffusion FX 2.5D</a><h3 id="heading-5">If you like this model, please ❤️ it and leave a review! If you don't like it, still let me know why so that I can improve!</h3>Unfortunately, V1 has better results than V2 when using lcm, please download it according to the situation.V2 fixes the overfitting caused by not using LCM, V2 free using <a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5/resolve/main/pytorch_lora_weights.safetensors">lcm (click to download)</a> with 8 steps and 1.5-2 CFG. Trigger ttch, sampler Euler aRecommend models：<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/82981?modelVersionId=88167">RunDiffusion FX 2.5D</a><h2 id="heading-219">もし気に入ったら是非❤️ください、気に入らなければ改善できるように理由を教えてください</h2>残念ながら、lcmを使用する場合はV1はV2よりも良い結果が得られますので、状況に応じてダウンロードしてください、V2は修正 lcm を使用したとオーバーフィットの状況、V2 は<a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5/resolve/main/pytorch_lora_weights.safetensors"> lcm (クリックしてダウンロード) </a>ご自由にお使いください、もしlcm使用した場合はステップ数は 8、CFG は 1.5-2 です。 トリガーttch、サンプラーEuler aお勧めモデル：<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/82981?modelVersionId=88167">RunDiffusion FX 2.5D</a>

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