此丹取名鲲鹏,意指其擅长东方式的肆意飞扬的想象力,取自《庄子》逍遥游篇中的大鱼鲲与大鸟鹏:“ 北冥有鱼,其名为鲲。鲲之大,不知其几千里也。化而为鸟,其名 为鹏。鹏之背,不知其几千里也。怒而飞,其翼若垂天之云。”

自古便有鲲鹏之志的说法,形容立志之高远,也以此鼓励人力之奋。


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数据集:82幅   |  训练步数:32800

全训练版本有些过拟合了,最后评测下来70%训练度的最优,即目前上传的版本。


Lora权重推荐:0.7-1   |    迭代步数:35-50(建议50) |   CFG:3-5  |  推荐采样器:DDIM、DPM++ 2M SDE Exponential、Euler a

底模推荐:  revAnimated_v122 、GhostMix鬼混V2.0 、【全网首发】幻世异花_v1.0、AWpainting、final-pruned   |  建议开启高清修复,我一般都是2倍

建议可以试一下final-pruned 这样的比较原始的SD底模,出来的效果可能合理性会打折扣,但想象力真的可以很飞,采样器用老牌的DDIM也是有助于想象力起飞的,可以出特别有意思的,Euler a和DPM++ 2M SDE Exponential也是不错的,合理性强品质好速度也快,可以对比着试下。

触发词:Guochao_Kunpeng(非必须),在Prompts句首使用触发词效果最佳,配合一些国风题材的prompt可提升韵味:illustration,Victo Ngai,traditional media,Chinese meticulous painting, fine art parody,建议可结合一些插画类lora来混服输出,经常会有意外收获,哩布在线的lora如:扁平角色v6、全网首发 | 国风雅韵工笔、国风妖丹:大师MasterCG_CN_V1.0,辅助loralora权重不建议超过0.5,主丹与辅丹加起来的权重最好不要超过1.2,一般都在1-1.2之间为最佳,当然要看不同底模的性能,我也有遇到加起来到1.5而不崩的,所以这里提供的只是个大概率范围。

以上多丹混服是我自己比较喜欢的一种创作思路,不是必须的哈,相对来说需要对服丹有比较多自己的经验才可以用好这种思路,如果你觉得这种思路只会使你的出图更加混乱不知所谓,请果断摒弃它。


大家可以参考这一组参数来服用试验:

masterpiece,best quality,a dramatic sunshine,Exquisite imaginative imposing weird creature,A beautiful chinese girl nestles in the arms of a super huge Buddhist beast in Chinese mythology and legend,by huang guangjianit looking so innocent,kind,and gentle,c4d,detailed,further sharpen.

Negative prompt: bad-picture-chill-75v,ng_deepnegative_v1_75t,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),(((Picture Frame))) High pass filter,airbrush,portrait,zoomed,soft light,smooth skin,closeup,fake,cartoon,deformed,extra limbs,extra fingers,mutated hands,bad anatomy,bad proportions,blind,bad eyes,ugly eyes,dead eyes,blur,vignette,out of shot,out of focus,gaussian,(closeup),monochrome,grainy,noisy,((text)),((writing)),((logo)),oversaturation,over saturation,overshadow,censorship,ugly,old,deformed,amateur drawing,odd,adult,tall,lowres,bad anatomy,bad hands,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,((signature)),((watermark)),username,blurry,out of focus,bad hands,poorly drawn hands,holding,hands,fingers,(multiple views:1.8),long body,fog filter,(nsfw:2),lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

Steps: 30, Sampler: Euler a, CFG scale: 5, Seed: 2219265165, Size: 576x768, Model hash: 42c0dc2e9b, Model: 【全网首发】幻世异花_v1.0, VAE hash: df3c506e51, VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt, Denoising strength: 0.22, Clip skip: 2, ENSD: 31337, ADetailer model: mediapipe_face_full, 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: 23.9.2, Hires upscale: 2, Hires steps: 22, Hires upscaler: 4x-UltraSharp, ControlNet 0: "Module: ip-adapter_clip_sd15, Model: ip-adapter_sd15 [6a3f6166], Weight: 1, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram: False, Processor Res: 512, Guidance Start: 0, Guidance End: 1, Pixel Perfect: True, Control Mode: Balanced", Lora hashes: "MasterCG_V2: ed542fa83eea", AddNet Enabled: True, AddNet Module 1: LoRA, AddNet Model 1: Victo Ngai Guochao Kunpeng_20231023030454-000014(65548028b1ea), AddNet Weight A 1: 0.7, AddNet Weight B 1: 0.7, Version: v1.6.0



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例图都是本地架设的SDwebui生成,实测与在线生成有一定差异性,原因不明。后续会再多测一测在线生成的参数调优的可能性,有收获的话会在返图区与诸位分享。欢迎诸位道友多返图哟~

我常用的CFG范围是3.5~8,Lora权重通常在0.65~0.95,不同的底模权重需要灵活调试,比如我发现在底模revAnimated_v122上lora权重要加到0.95才有明显的作用;

Clip skip设为1或2时,生成的效果会有所不同,大家可以多尝试看自己喜欢哪种风格;

负面提示词这边需要注意,可能会对一些集成嵌入的pt文件比较敏感,如果出现类似重复纹理填充的奇怪现场,建议检查负描述词或降低CFG和Lora权重试试。




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扩展阅读:

宇宙之大非人知可达,我们习以为常的尺度仅仅能丈量的太有限,无论鲲或鹏,都是一种突破人常的存在。比如另有庄周梦蝶不分人蝶的万物幻化之意境。当下我们谈的数字化、元宇宙,都会谈及具身,意指沉浸式可被我们肉身所传感的体验。而我们追求恰恰是不具身的具身感,如何将那些奇思妙想、匪夷所思的情境变得具身呢?


带着此类问题,我总是在困惑中犹疑,目前那些看似理所应当的结论或经验真的可信吗?我是否一直出于自己的固有的舒适圈中而不自知?AIGC真的只是一种生产力工具?如果工具是一种潜在的发明理念,那么很多伟大的新事物被发明出来之前,首先发明的不应该是全新的工具吗?人类不断发明工具的过程就是自身发展的过程,从数据到信息到知识再到虚拟人格化的调用人工智能,数据的有效聚集形成了有意义的信息,信息如何流动如何再生的过程就是知识化的模型,下一步就是如何依据某种稳定而自洽的逻辑进行跨模态协作,这个逻辑就是类似我们的人格化。人格化一定是一个不断动态自洽的过程,而炼丹师似乎是一个不断将自己的人格化切片进行数据化的过程?这是否也是一种自我复制和演化的过程?


问题很多,想不明白所以需要继续想。流水不腐,思虑不辍。继续谈一谈我这颗叫做东方鲲鹏的国潮丹。

西方审美擅长刻画实体,通过掌握光影、立体透视、材质等等物理性规律,加上脑科学、神经学、心理学等我们人类机能的内在运作规律来塑造这种具身感。这无疑是成功的。所以我们要实现视听上的感染力,就必须要学会西方擅长具身体验的提炼自**(我也称之为性感)的审美。好莱坞的叙事美学就是基于这种肉体性感-富于刺激性的视听美学。而东方审美则正好相反,我们是尽力抛却肉身之禁锢,让想象力插上翅膀,只有思域开阔了,我们才能看到各种不同的人生境界。这层层叠叠的多重境界就分布在一个拢大而自成体系的天人境界里。所以如何展开奇思妙想的想象力翅膀,这是我们东方人最擅长的本家功夫。我们一直在谈的元宇宙不就是自古先贤寄居山野时残灯枯墨为伴而具身感十足地遨游于《聊斋》、《西游记》、《山海经》这等幻化的平行宇宙中吗?宇宙即无穷时空之总和,上下四方曰宇,往古来今曰宙。这浩瀚之宇宙,有多少超越科学和理性的存在?也许物理所尽处,正是人念之奇点。有了AI之后,人与AI协同共存最大的筹码可能就是这种匪夷所思的想象力、层出不穷的欲念吧。


近些年一直有补读中国古文化典籍,儒道两家居多,佛家不多,偶有涉及的就是禅宗的一些。读老庄是最多的,好几个版本的《道德经》《庄子》都读,特别是对庄子《逍遥游》感佩尤深。其气象之大、至问之深、借喻之妙直令拍红大腿。 巡流溯雅,幻化万千如《山海经》,赤子天朴如《诗经》,气韵灵动如《逍遥游》...

又复一直研习于AI炼丹术,企图以此助演此妙喻气象之万一,此宏大或彼精微都能否使其可视化?这事儿自然是难的,但难的颇有价值。值得深究细磨之。上周终于将《为什么伟大不能计划》这本新书看完,忽然理解了自己前半生许多不可解之处。原来我只是在找足够多的“垫脚石”,许多无用之物往往日后有大用,许多无意栽下的柳往往能深根成荫。作者是人工智能资深专家,他与同伴研究出一个类似图片基因的实验网站,所有人都可以上来随便按个人喜好在别人的生成图上继续点击演变(我没有验证过,但应该就是artbreeder.com这个网站,我去年真上头的玩过一阵),是用来实验一种无计划无目的性的自我演化的算法。


过去到现在无疑是有一条路径的,现在到未来却无路可循。现在到未来之间绝不是两点一线,而是繁复而混乱的。去年四月接触AIGC以来,我自认在很多认知上有了很大改观,持续开放、不预设与不断学习成了我新座右铭。新认知与实践之间永远缺一块试验地,于是和另外两个小伙伴瞎捣鼓之下就有了爱智岛。在所谓人工智能元年我们来谈未来是很苍白的,因为这个不确定性超乎我们想象。唯一可做的,就是积累足够多的垫脚石。而垫脚石最好的用法是将它构筑到一个公共场域里,任凭不同认知和需求的人拿去做自己的下一步,也算是看完《为什么伟大不能计划》之后的一种阅读实践吧。


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爱智岛(AI.DAO)是中国首个基于Web3社区生态的人工智能创作者联盟。是所有拥抱AI技术赋能,秉持开放、共享、共创、共赢理念的创作者们,自筹自建的联盟型web3社区。致力于AIGC创作引擎赋能下,为中国元宇宙基建、中国文化全球输出聚集和共研AI时代双脑智能模式下全新人才的多元迭代。

欢迎更多炼丹师与AIGC创作者加入: https://imdodo.com/s/166317?inv=IJ8X

感谢诸位道友使用梦镜中国系列模型!为了获得更好的交流与更开放的共创可能性,我们特地另外搭建了一个QQ频道:829727436,(点击加入群聊爱智岛SD炼丹研习社)专门用以炼丹师之间的研习切磋。


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炼丹师:

"炼丹之于AIGC创作者,就相当于为所有普通人建构了一条通天之路,是的,一如《姜子牙》里拿一条金灿灿的通天之路。亦或者我们叫它[凡人修仙之路]亦无不可。"

AIGC如Midjourney此类创作生态中,已然出现了非常严重的同质化。此事一定还会继续演化,进一步发酵,届时同质化问题会是AIGC领域大部分创作者都不可逾越的大问题。有鉴于此,我认为一定会有AIGC的深度原创。个人的特质会跟AI融合,选择什么样的审美,选择什么样方式将此审美进行演化,我们现在应该多少都听说过自炼模型,业内很形象地把它叫做炼丹。许多个体差异性会因为AI赋能而更加内化,一丹一世界,这就是AIGC的深度原创,别人怎么弄都弄不出这个东西来的。因为中间隔着成千上万的差异性选择,大模型、小模型、插件、prompt、知识架构,题材积累、审美情趣...