AiARTiST-AI科学家-A.I.Scientist

本地文件名：UNIT-Aiscientist-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 64 / 训练集 200 / Epoch 13 / 是否修剪 是 / lr 5e-05/STEP 2600

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。

2. 您不得直接售卖此模型及其衍生版本（如融合模型版本），除非您对此模型进行了足够程度的人工修改，使其在法律意义上可以被完全判定为您的个人作品。如果您违反本条，所造成的一切法律后果由您个人承担，请恕本人概不负责。

3. 您不能使用该模型故意制作或共享非法或有害的内容传播和输出，请您遵守公序良德，将此模型用于积极正面的用途。

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AI辅助科学研究具有多方面的显著优势，以下是一些主要优势：

1. 高效数据处理：AI技术能够快速处理大量数据，包括实验数据、文献资料、基因序列、蛋白质结构等，大大缩短了科研人员在数据整理和初步分析上的耗时。
2. 模式识别与预测：AI通过机器学习和深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，用于疾病早期诊断、药物靶点预测、分子设计等领域，提高预测的准确性和新颖性。
3. 加速研发进程：在医药领域，AI辅助研发可以加速新药筛选与设计，减少临床前试验周期，降低成本并增加新药上市的可能性。在材料科学、物理、化学等其他领域，AI可以模拟和优化材料性能，减少实验次数，加快新材料或新工艺的研发速度。
4. 智能化实验与测试：AI控制的智能化机器人可以执行精确且重复性强的实验操作，尤其是在高风险、高强度或者长时间的实验环境中，减轻人力负担并提高实验精度。
5. 跨学科融合与创新：AI作为通用工具，能够促进不同学科间的交叉融合，帮助科研人员从海量信息中提取关键知识，打破传统研究界限，推动科技创新。
6. 决策支持与知识发现：AI能够为科研决策提供实时、准确的支持，通过对现有研究成果的学习和推理，生成新的假设和研究方向。
7. 节省资源与成本：AI通过减少不必要的实验、优化实验条件以及提前预测实验结果，能够显著节约科研项目的时间和资金投入。

因此，AI辅助科学研究在提升效率、降低成本、发掘新知、优化实验设计等方面起到了重要作用，已经成为现代科研工作中不可或缺的工具和方法。

（以上内容由AI生成）

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触发词 trigger words：1GIRL,scientist,可不填写

常用参数  parameters

scientist,A china woman, with its intricate circuits and mechanics seen through a transparent body, in a low-lit setting that highlights reflective surfaces and the AI's internal glow, a scene embodying the balance of human emotion and AI logic, in stock photo style.
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 3538966297, Size: 640x1280, Model hash: a9dce34f98, Model: AiARTiST_CADS_justice_alliance_a, VAE hash: 737a0c5124, VAE: sdxl-vae-fp16-fix.safetensors, Clip skip: 2, Lora hashes: "UNIT-Aiscientist-pruned: 8801cd3258d5", Version: f0.0.17v1.8.0rc-latest-269-gef35383b

后期处理 postprocessing

Postprocess upscale by: 3, 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：0.8~1.2，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

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，劣势是发送XL模型到GPU有点慢...

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）

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

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

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