AI智能摘要
JankuTrained:Chenkin&NoobaiRouweiIllustriousXL合并写实Chenkin与二次元Noobai并经Janku优化,实现结构真实、皮肤光影细致。推荐20‑30步、DPM++2MKarras/Eulera、CFG4‑7,提示词加入anime、皮肤、光影,引导动漫风格,负面词用低质量等常规列表。
— 此摘要由AI分析文章内容生成,仅供参考。

这个模型名为 Janku Trained: Chenkin and Noobai Rouwei Illustrious XL,是一个基于 SDXL (Stable Diffusion XL) 架构的模型。

 模型核心介绍

这是一个融合模型(Merge)。简单来说,模型作者将两个风格迥异的模型(Chenkin 和 Noobai Rouwei Illustrious)进行了混合,并通过特定的训练手段(Janku Trained)进行了优化。

  • 核心构成
    • Chenkin:通常指代一种偏向写实或特定画风的模型底子。
    • Noobai Rouwei Illustrious:这是一个非常有名的模型,以其出色的“二次元/动漫”风格(Rouwei/肉味风格,通常指皮肤质感好、线条细腻)著称。
  • 训练目的:旨在结合两者的优势,既保留写实的结构,又拥有二次元细腻的皮肤质感和光影表现。

 技术参数与使用建议

为了更好地使用这个模型,使用的参数参考以下内容:

参数项说明
模型架构SDXL 1.0 (需要支持 SDXL 的软件或平台才能运行)
推荐迭代步数20 – 30 步 (Steps)
采样器 (Sampler)推荐使用 DPM++ 2M KarrasEuler a
提示词强度 (CFG)建议设置在 4 – 7 之间
  1. 风格引导:如果你希望生成偏向“二次元/动漫”风格,提示词中需要包含如
  2.  animeillustrationmasterpiece 等词汇来引导模型发挥 Noobai 的优势。
  3. 细节控制:该模型在处理皮肤质感(Skin Texture)和光影(Lighting)方面表现较好,可以尝试在提示词中强调 detailed skinsoft lighting 等细节。
  4. 负面词(Negative Prompt):建议使用标准的负面词列表,排除 
  5. low qualityworst qualitydeformedblurry 等常见问题。

下面是一些案例的提示词(仅供参考):

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夸克网盘

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