⚠️ 注意：请使用CFG = 11进行模型效果测试

完整的发布报告：https://nieta-art.feishu.cn/wiki/ARWLw99w7ikjaSkoV99cxmsOn5g

支持的第一步图像（highres fix前）生成比例请使用：

'1:1': [1024, 1024],  '3:4': [896, 1152],  '4:3': [1152, 896],  '16:9': [1344, 768],  '9:16': [768, 1344],

一、概述

• 隆重推出 Neta Art XL V1.0，这是迄今为止最容易使用的 SDXL 模型。
• 关键词：最佳角色覆盖、生动的故事讲述、多样的风格、稳定的人体结构。
• 主要动机：更好的多风格稳定性和人体结构，用于角色视觉叙事目的：提供提示词排序规则，更容易遵循Prompt；在更好的知识和稳定性之间取得了很好的平衡。保持多种动漫艺术风格的美学上限标准，同时保持输出的基线对一般用户有吸引力。更少使用角色/风格/艺术家的Lora，方便更好地利用静态模型加速技术（如TensorRT等）。

包含13500+角色参考列表：请参考 A3.1 角色列表和报告中的训练数据信息

提示指南

为了避免文本提示中可能存在的歧义，并为非常复杂的场景（例如多角色场景）留出空间，我们发现在提示中强制执行顺序可以带来更好的指令遵循行为（向 NAI3 / Animagine3 / AIDXL 学习！）。 具体来说，我们在 Neta Art XL 中建议使用以下顺序：

标签顺序:  主体 (1boy / 1girl) -> 角色名 (a girl named frieren from sousou no frieren series) -> 艺术家 (by xxx) -> race (elf) -> 镜头组合 (cowboy shot) -> 风格 (impasto style) -> 画面主题 (fantasy theme) -> 主环境描述 (in the forest, at day) -> 背景描述 (gradient background) -> 动作 (sitting on ground) -> 表情 (is expressionless) -> 主要角色特征 (white hair) -> 身体特征 (twintails, green eyes, parted lip) -> 衣着特征 (wearing a white dress) -> 饰品 (frills) -> 其他附属物 (a cat) -> 次要场景 (grass, sunshine) -> 美学 (beautiful color, detailed, aesthetic) -> 质量词 ((best quality:1.3))

负向提示词: (worst quality:1.3), low quality, lowres, messy, abstract, ugly, disfigured, bad anatomy, draft, deformed hands, fused fingers, signature, text, multi views

采样器参数: Eular a normal as default, 28+ steps recommended.

提示词引导系数 CFG scale

Neta Art XL 的另一个优点是它支持非常广泛的提示词引导系数 CFG scale（支持5 - 20，而一般模型为 7 - 9）。虽然我们凭经验发现较高的 CFG 会带来更多细节和更高对比度，但通常使用 CFG 9 - 14（重要！）可以获得最佳结果。

二、亮点：多种风格共存

我们精心挑选了 13 个具有良好正交性且在许多场景中常用的风格激活，并由捏Ta AI（3千万次生成以上）的使用数据证明其合理性。c

具有正交样式意味着每种样式实际上都与其他样式不同，使您可以轻松组合并创建新混搭样式而不会产生干扰。

Neta Art XL 也包含了一大批艺术家风格，使用 by xxx 标签进行激活。

可以参考 AIDXL 找到更多支持的艺术家

三、其他的展示请参考报告

https://nieta-art.feishu.cn/wiki/ARWLw99w7ikjaSkoV99cxmsOn5g

四、使用协议

• 该模型由捏Ta实验室开发: Neta.art Lab
• 合作参与者:
• Euge: https://civitai.com/user/Euge_
• 汤人烂: https://space.bilibili.com/8594480
• Chenkin: https://civitai.com/user/Chenkin
• Bo Dai: https://daibo.info/
• 感谢与参考:
• https://blog.novelai.net/introducing-novelai-diffusion-anime-v3-6d00d1c118c3
• https://cagliostrolab.net/posts/animagine-xl-v3-release
• https://civitai.com/models/269232/aam-xl-anime-mix
• https://civitai.com/models/124189/anime-illust-diffusion-xl
• https://github.com/deepghs/waifuc
• 模型类别：扩散生成文生图模型
• 使用协议: 该模型从AnimagineXL 3.1融合了0.05 CLIP和0.15 UNet input 层，因此遵从采用 Fair AI Public License 1.0-SD您后续如果修改、合并、再次开发该模型，需要将后续的衍生模型开源。
  

九、总结和展望

缺点：

1. 部分角色拟合不足。
2. 提示较长时，样式激活效果不明显。
3. 某些样式在低 CFG 和短提示下显得偏灰色。 https://civitai.com/articles/4969 中有部分解释。
4. 未来的工作：

• 准备更大的训练集和更多基于知识的数据，以改进角色、风格和细节处理。
• 欢迎其他人参与讨论，提出建议，为模型的进步做出贡献。
  

Neta Art XL 2.0 即将推出。 请继续关注我们，并免费测试我们的产品：http://nieta.art

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