精简器是不必要的，并且包括VAE。
将否定提示留空通常会带来最好的质量。
目标
Stable Diffusion XL 拥有 66 亿个参数，是 SD v1.5 版本的约 6.6 倍。我相信这不仅仅是一个数字，而是一个可以显着提高性能的数字。
自从我们意识到 SD v1.5 的整体性能已经超出了想象以来，这要归功于我们社区的爆炸性贡献，这已经有一段时间了。因此，我正在努力完成这个 AlbedoBase XL 模型，以便在这个 XL 版本中以最佳方式再现 v1.5 中的性能改进。
我的目标是直接测试所有公开上传到 Civitai 的 Checkpoints 和 LoRA 的性能，并仅合并经过多个过滤器后判断为最佳的资源。这将超过Midjourney等公司的图像生成AI的性能。
截至目前，AlbedoBase XL v1.3 已经合并了 141 个选定的检查点和 251 个 LoRA。
日志
2.0 版
我要感谢所有在AlbedoBase XL Pre方面帮助过我的人。如果没有你们，发布日期可能会晚得多。非常感谢！
我编写了一个自定义脚本，将现有的 AlbedoBase XL 模型融合为一个模型。根据我的独特公式，错综复杂地对齐所有 U-NET 和 CLIP 块的行和列权重。
如果在图像生成中遇到错误（如果什么都没有生成），请切换到 CLIP SKIP 2 或稍微修改一下提示！可能存在 CLIP 无法识别的提示组合。在这种情况下，您可以更改单词的顺序，使用不同的单词，或者，最简单的是，更改 CLIP SKIP。I will gradually work on resolving these issues in the future like v1.3.
1.3 版
为了说明与模型随机性相关的质量，我将所有用于采样的展示图像的种子值标准化为“9”，并立即生成它们。
特别是对于这个版本，由于负面提示的重大影响，将负面提示字段留空可能会产生不错的质量。
如您所见，随着步骤数量的增加，它可用于所有采样器，并且质量也有所提高。
由于我开发和合并的 LoRA 的影响，如下所述，使用句形提示而不是标签（单词列表）提示与提高质量直接相关。
我合并了 45 个检查点和 7 个 LoRA。之后，我按小于 0~5% 的顺序合并了 AlbedoBase v0.4 和 v0.3，以重新唤醒已经过时的稀释合并模型。
在 7 个 LoRA 中， 一个是我创建的.它涉及使用 GPT4-V 分析和注释总共 174 张高质量图片照片的标题。合并此 LoRA 可生成令人惊讶的清晰图像和对提示的出色理解。
我自己创造的 LoRA 仅供创意级别或更高级别的 Ko-fi 支持者购买。我计划在未来发布越来越多的更新。价格从 10 美元到 50 美元不等。
1.2 版
合并了 22 个最新的检查点。
1.1 版
稳定。
更详细。
如果您认为自己是高级用户，我推荐 1.0 版。如果 1.0 版本找到正确的设置，它可以输出更生动的作品。
1.0 版
合并了 106 个 LoRA。
合并了 19 个检查站。
根据您选择的设置，模型可能会产生不同的结果，因此在使用之前检查等级网格非常重要。
我发现使用一些特定的负面提示可以帮助解决眼睛不对称或像素化图像的问题。Spec Grid 可能因您的 CPU 或 GPU 设备而异，因此请将其用作一般参考。尝试一些负面提示来提高质量（例如斜视）。我发现随着合并 LoRA 数量的增加，很难平等地满足所有设置。但是，我希望您在 1.0 版中关注这一优势，因为它可以通过正确的设置在各个方面产生质量惊人的作品。我将来会带着更稳定的版本回来。
您可以在作品集中或通过搜索其他设置值来查找有用的设置值。
与往常一样，最好将否定提示留空以获得最佳结果。
这个 v1.0 的工作量很大，所以我休息了一会儿。我希望您会喜欢使用该模型，如果您合并它，请在 Civitai 中免费分享。这样，我们都可以不断改进它。
0.4 版
合并了 132 个 LoRA。
合并了 4 个检查点。
0.3 版
在所有采样器中都进行了改进。
实现了栩栩如生的现实主义。
稳定。
0.2 版
在清晰度和细节方面有显著改进。
改进了手和脚的实现。
重大美学改进;构图、抽象、流动、光线和色彩等。
0.1 版
在对 SDXL1.0 模型进行适当微调后，精心、有目的地合并了 Civitai 上公开的 40+ 多个高质量模型。
测试主要集中在以最少数量的提示令牌确保最高质量，并且尚未确认使用大量令牌时质量可以提高多少。（请自行进行测试并分享结果）
通常，最漂亮的效果是在现实和动画之间的中点实现的。
然而，当使用适当的提示时，通常没有什么是它无法表达的。（我断言，它作为一个在合并方面超越其他模型的基础模型具有丰富的价值。但是，请记住，这是当前的 v0.1）
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