AiARTiST 餐刀设计及场景KV XL LoRA
文件名：AiARTiST_Diningknife_Designer.safetensors
配套模型：AiARTiST-CADS2.0 XL 商业广告辅助系统（在线生成）
https://www.liblib.art/modelinfo/a56ebacdba7d4e30b97bb124bc3fc28f <<点击直达
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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。
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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！
那么到底是从哪里传出来的XL不好控制，难以掌握，消耗资源等等一系列论调？就很值得深思了。
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触发词：CADS, SETTING_TABLESET, Dining knife scene
生成参数参考：
parameters
CADS, SETTING_TABLESET, Dining knife scene,Cutting board, fresh vegetables <lora:AiARTiST_Diningknife_Designer:1>
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 5, Seed: 747496944, Size: 720x1280, Model hash: a9dce34f98, Model: AiARTiST_CADS_justice_alliance_a, VAE hash: 737a0c5124, VAE: sdxl-vae-fp16-fix.safetensors, Clip skip: 2, Lora hashes: "AiARTiST_Diningknife_Designer: 9f5ae69615d5", Version: f0.0.17v1.8.0rc-latest-269-gef35383b
「 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，DPM++ 3M SDE Exponential
推荐分辨率：任意分辨率
最终成片低于1920x1080 或 1920x960 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，发送到图生图0.5重绘放大1.5倍
如果图片尺寸用于出版，发送到「Tiled Diffusion」或「后期处理」两倍Resize至4k
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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