AiARTiST-武林XL-SwordmanXL

本地文件名：AiARTiST_Swordman_pruned.safetensors

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【此模型为配合UNIT-lib基础单元/CADS2.0 XL商业广告辅助系统而定制】

Dimension 128 / 训练集 400 / Epoch 5 / 是否修剪 是 / lr 5e-05 / STEP 2000

训练底模使用的是：AiARTiST-CADS2.0 XL 商业广告辅助系统（企业定制）

直达链接： https://www.liblib.art/modelinfo/a56ebacdba7d4e30b97bb124bc3fc28f

模型清单： https://www.liblib.art/search?keyword=AiARTiST

开源模型 UNIT-lib XL：

AiARTiST XL 基础单元 CADS2 LoRA 兼容版

https://www.liblib.art/modelinfo/b10dfccc06f34dfa9031f1d070d846ee <<点击直达

UNIT-lib XL 开放会员下载，支持融合，会员同时享有在线加速生成

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模型用途声明：

1. 您不得将此模型及其衍生版本（如融合模型版本）托管于计划赚取收入或捐赠的网站/应用程序。

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爱恨情仇 · 武林

在武侠的幻想世界里，爱恨情仇交织成一幅幅壮丽的画卷，让人感叹不已。江湖儿女，快意恩仇，他们的故事如同古老的传说，在岁月的长河中流传不息。

武林之中，爱情是那么纯粹，却又充满了波折。一对对情侣在刀光剑影中相识相知，又在生死关头许下海誓山盟。他们或许来自不同的门派，有着不同的信仰和追求，但当爱情来临的时候，一切都不再重要。他们愿意为了对方付出一切，甚至生命。然而，江湖险恶，恩怨情仇往往纠缠不清。有时候，爱情与仇恨交织在一起，让人无法分辨。有人为了复仇而放弃爱情，有人为了爱情而放下仇恨。每个人都有自己的选择，每个人都在用自己的方式诠释着爱与恨的意义。

武林之中，友情同样重要。朋友之间的情谊如同山川般深厚，如同江河般长流不息。他们一起闯荡江湖，一起经历风雨，一起面对生死。在危难时刻，他们会挺身而出，为朋友挡下致命的一击。即使身负重伤，他们也不会后悔，因为友情比生命更重要。

当然，武林中的恩怨情仇也不可避免。门派之间的恩怨，师徒之间的背叛，兄弟之间的反目，都让这个江湖充满了变数。人们在追求武学的巅峰的同时，也在不断地与敌人战斗，与自己战斗，与命运战斗。

武林之中，每个人都背负着自己的使命和责任。他们用武力维护正义，用智慧化解危机，用勇气面对挑战。他们相信，只有通过不断的努力和奋斗，才能在这个充满爱恨情仇的江湖中找到属于自己的位置。

武侠世界的爱恨情仇，就像一首首悲壮的诗篇，让人感动，也让人思考。它告诉我们，无论身处何方，都要坚守心中的信念，勇敢地去追求自己的梦想和幸福。因为，只有这样，我们才能在这个充满挑战和机遇的世界里，找到真正的自我。

（以上内容由AI生成）

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触发词 trigger words：AiARTiST, WUXIA, Chinese Swordsman

常用参数 parameters

角色列表

男剑客 "chinese swordsman"

女剑客 "female swordman"

女刺客 "female assassin"

服饰参考

男侠  "man with bamboo hat"

女侠  "chinese red long shirt"

通用  "chinese white short shirt"

通用  "chinese white short robe"

动作参考

背后亮剑 "showing the sword view from behind"

用剑指向镜头 "showing the sword pointing the viewer"

拔剑 "pulling the sword"

站立侧面镜头 "standing view from side"

中国功夫动作 "chinese kung fu"

坐下侧面镜头 "sitting view from side"

站立手中握剑 "holding the sword standing"

坐下 "sitting"

侠侣组合 "couple team"

出拳 "showing fist"

跳跃出剑 "jumps up and showing sword"

提示词

AiARTiST,WUXIA,female swordman,Chinese Red Long Shirt,showing the sword,solo,Facial close-up,Ancient palaces,Dead bodies everywhere,blood splattering everywhere,blood river,fire blast,night,depth of field,,

负面词
Negative prompt: nsfw,nude,naked,bad hand,disfigured,ugly,deformed,text,word,watermark,bad crop,out of frame,fat,obese,thick thighs,border,crop,

生成参数 构图尺寸 640x1280 开AD修脸 生成器 FORGE 0.0.17 显存占用约 6G
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 3525297246, Size: 640x1280, Model hash: 6a8d78623b, Model: AiARTiST_liberation_CADS2MIX, Denoising strength: 0.4, Clip skip: 2, ADetailer model: face_yolov8n.pt, ADetailer confidence: 0.3, ADetailer dilate erode: 4, ADetailer mask blur: 4, ADetailer denoising strength: 0.4, ADetailer inpaint only masked: True, ADetailer inpaint padding: 32, ADetailer version: 24.3.2,

高清放大 高清放大1.5倍至 960x1920 生成器 FORGE 0.0.17 显存占用约 7.5G

Hires upscale: 1.5, Hires steps: 30, Hires upscaler: Latent, Lora hashes: "AiARTiST_Swordman_Pruned: 504280c3f597", Mask blur: 4, Inpaint area: Only masked, Masked area padding: 32, Version: f0.0.17v1.8.0rc-latest-273-gb9705c58

后期处理 postprocessing

Postprocess upscale by: 2, Postprocess upscaler: Lanczos, Postprocess upscaler 2: R-ESRGAN 4x+

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「 建议直接使用样图提示词，然后根据需要增添修改细节词 」

推荐lora权重：0.6~1.2，建议值 1

推荐采样步数：25~30   CFG scale: 5~8，建议值 7

推荐采样方法：DPM++ 2M Karras

高清放大或图生图重绘：DPM++ 3M SDE Exponential

推荐分辨率：任意分辨率

最终成片低于1080x1920 或 960x1920 不能完整体现出底模材质精度

可以分两步，文生图长边1024-1280，Forge分支可生图后选择高清化

FORGE 文生图界面支持二次高清重绘，可提升画面信息量并加强画风

其他前端可发送到图生图0.4-0.5幅度重绘放大1.2~1.5倍

如果图片尺寸用于出版，可发送到「Tiled Diffusion」或「后期处理」扩大

图片后期处理高清化设置： 8x_NMKD-Superscale_150000_G 可叠加

                                        4x-UltraSharp 或 R-ESRGAN 4x+ Anime6B

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后话

截止到2024年，还是有很多朋友对XL不是很了解，以为在线生图慢，出图需要记标签。

其实这些都是过时教程遗留下来的观念，首先今天我实测了Lib在线生图，XL和1.5出图速度相差无几。

其次，XL得益于较大的参数量和双文本层设计，其实根据底模特色，自身已经可以生成绝大多数绘图风格。

即便是通过LoRA锁定了部分概念，也可以通过提示词任意变更所需的画面元素，lib在线还有自动翻译工具。

SDXL就是介于商业模型和1.5社区模型之间的一种形态，不需要过多的LoRA组合，也不需要复杂的提示词、

负面词，需要的只是你的创意和审美品味。即便是通过图生图重绘，也可以获得非常好的结果。

另外，还总听到一种声音，说XL的ControlNet模型不好用什么的。

截至2024年4月1日，SDXL生态已经有20多款成熟的CN模型，数量还在不断增加。

软硬边缘、Openpose、深度与法线贴图、线稿、直线、涂鸦、各种换脸插件、高清重绘一应俱全。

对于XL的CN控制器模型容易出现的伪影，画质下降等问题，可以通过适当降低CFG，提高步数来优化，

如果出现控制不严格的问题，我的优化方案是，可以先通过1.5类似底模加CN严格控制出图，

再发送到图生图，切换AiARTiST UNIT/CADS等XL大模型进行高清放大重绘，幅度0.4~0.6，

Lib在线生图一个最大优势是切换模型无需频繁卸载显存中的模型。

Lib在线近期还上线了XL Layer Diffusion透明背景图，Tile Diffusion重绘放大，图转动画等一系列热门工具

远离噪音，减少磁盘占用，会员加速，这是我们为什么一直鼓励大家开通会员，尝试在线创作的初衷。

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训练底模使用的是：AiARTiST-CADS2.0 XL 商业广告辅助系统（企业定制）

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模型清单： https://www.liblib.art/search?keyword=AiARTiST

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