TinAnima_v1D_INT8_4steps (Anime-style Portraits)(add bf16 version model)This model can generate large-scale images directly, eliminating the need for an upscaler. It offers superior quality and faster generation speeds compared to SD1.5.Tested on an NVIDIA RTX 3060 (12GB VRAM) using WebUI Forge Neo: generating a 1024x1536 image with the INT8 model takes approximately 3.6 seconds at 4 steps.Sampler: Euler (ER SDE)Steps: 4 or moreCFG Scale: 1 or moreImage Size: 1024 x 1536TinAnima_v1D_INT8_4steps 二次元人像(增加 bf16 版本模型)模型可以直接生成大图，可以不用放大模型，生成质量和速度都比SD1.5好和快用3060 12GB显卡测试，在WebUI Forge Neo 里int8模型生成1024x1536，4步生成用3.6秒左右采样方法Sampler：Euler (ER SDE)迭代步数Steps：4 或更多提示词引导系数CFG：1 或更多图片尺寸：1024 x 1536正面提示词：可以参考图片里的参数,一般类似 Z-Image 自然语这英文的或SD1.5的单个英文字再用,分开负面提示词用：worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, artist name (可不用)提示词可以参数返图里的参数StableDiffusion 新Anima二次元動漫人像模型分享,產生1024x1536幾秒一張圖<div data-youtube-video><iframe width="640" height="480" allowfullscreen="true" autoplay="false" disablekbcontrols="false" enableiframeapi="false" endtime="0" ivloadpolicy="0" loop="false" modestbranding="false" origin playlist src="https://www.youtube.com/embed/tkwr_xrdN2Y" start="0"></iframe></div>適用于sd-webui-forge-neo的扩展TIN_batch_txt_prompt(使文件夹里的txt批量生成不同的图片)<div data-youtube-video><iframe width="640" height="480" allowfullscreen="true" autoplay="false" disablekbcontrols="false" enableiframeapi="false" endtime="0" ivloadpolicy="0" loop="false" modestbranding="false" origin playlist src="https://www.youtube.com/embed/i9kC0zFhnac" start="0"></iframe></div>在SD WebUI Forge Neo 里使用<div data-youtube-video><iframe width="640" height="480" allowfullscreen="true" autoplay="false" disablekbcontrols="false" enableiframeapi="false" endtime="0" ivloadpolicy="0" loop="false" modestbranding="false" origin playlist src="https://www.youtube.com/embed/njjc2ruwyBo" start="0"></iframe></div>用Anima-TrainFlow训练Anima Lora模型<div data-youtube-video><iframe width="640" height="480" allowfullscreen="true" autoplay="false" disablekbcontrols="false" enableiframeapi="false" endtime="0" ivloadpolicy="0" loop="false" modestbranding="false" origin playlist src="https://www.youtube.com/embed/tSQILxG1UOY" start="0"></iframe></div>简单分享使用Anima-TrainFlow训练器来训练之前的SD1.5人像素材<div data-youtube-video><iframe width="640" height="480" allowfullscreen="true" autoplay="false" disablekbcontrols="false" enableiframeapi="false" endtime="0" ivloadpolicy="0" loop="false" modestbranding="false" origin playlist src="https://www.youtube.com/embed/uIenrJpJqz0" start="0"></iframe></div>(20261028 直接分享原模型下载 )(欢迎大家测试和返图)mypikpak.com/s/VOcdFHxoJjvcCAewVVS40pQKo2 图集(20261028 civitai很慢,上传图片到这里)

TinAnima_v1D_INT8_4steps 二次元人像

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TinAnima_v1D.safetensors

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INT8_4steps

TinAnima_v1D_INT8_4steps 二次元人像模型可以直接生成大图，可以不用放大模型，生成质量和速度都比SD1.5好和快用3060 12GB显卡测试，在WebUI Forge Neo 里int8模型生成1024x1536，4步生成用3.6秒左右采样方法Sampler：Euler (ER SDE)迭代步数Steps：4 或更多提示词引导系数CFG：1 或更多图片尺寸：1024 x 1536正面提示词：可以参考图片里的参数,一般类似 Z-Image 自然语这英文的或SD1.5的单个英文字再用,分开负面提示词用：worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, artist name (可不用)提示词可以参数返图里的参数適用于sd-webui-forge-neo的扩展TIN_batch_txt_prompt(使文件夹里的txt批量生成不同的图片)<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://youtu.be/i9kC0zFhnac">https://youtu.be/i9kC0zFhnac</a>在SD WebUI Forge Neo 里使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://youtu.be/njjc2ruwyBo">https://youtu.be/njjc2ruwyBo</a>用Anima-TrainFlow训练Anima Lora模型<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://youtu.be/tSQILxG1UOY">https://youtu.be/tSQILxG1UOY</a>简单分享使用Anima-TrainFlow训练器来训练之前的SD1.5人像素材<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://youtu.be/uIenrJpJqz0">https://youtu.be/uIenrJpJqz0</a>(202601028 直接分享原模型下载 )(欢迎大家测试和返图)<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="http://mypikpak.com/s/VOcdFHxoJjvcCAewVVS40pQKo2">mypikpak.com/s/VOcdFHxoJjvcCAewVVS40pQKo2</a> 图集

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