AiARTiST-CybercarXL-未来载具
本地文件名：UNIT-CybercarX-0013.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 否 / 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。
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预测未来车辆载具的形态是一个复杂的问题，涉及到技术进步、社会趋势和政策法规等多个因素。以下是一些可能的变化：
自动驾驶汽车： 随着自动驾驶技术的进步，未来的车辆可能会更加自动化，减少甚至消除人类驾驶员的参与。这可能导致车辆设计的变化，例如取消方向盘和踏板等传统控制装置。
电动化： 电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）的普及可能会继续增长，这将影响车辆的设计，例如电池组的位置和充电基础设施的集成。
共享出行： 共享经济的兴起可能会导致更多的人选择拼车或使用共享车辆服务，这可能会影响车辆的大小和设计，以适应更多的乘客和更频繁的使用。
飞行汽车： 虽然目前飞行汽车仍处于概念阶段，但一些公司正在探索将地面车辆与飞行器结合的技术。如果这种技术成熟，未来的车辆可能会具备飞行能力。
可持续材料： 环保意识的提高可能会促使制造商使用更可持续的材料制造车辆，例如生物塑料、再生金属和碳纤维等轻质材料。
模块化设计： 模块化设计可以使车辆更容易定制和升级，满足不同用户的需求。例如，一个模块化的平台可以支持不同的车身风格和功能。
增强现实界面： 随着增强现实（AR）技术的发展，未来的车辆可能会配备更先进的界面，提供更直观的信息显示和交互方式。
智能互联： 车辆之间的通信（V2V）和车辆与基础设施之间的通信（V2I）可能会变得更加普遍，这将改变车辆如何与其他车辆和交通系统互动。
这些变化并非一定会发生，而且它们的发展速度和程度取决于多种因素。然而，这些趋势为我们提供了对未来车辆载具形态可能变化的一个大致框架。
（以上内容由AI生成）
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触发词 trigger words：cybercar,future technology,可不填写
常用参数 parameters
cybercar,future technology, futurism, a high-tech sports car in a nanopunk setting, neon lighting orange and yellow, futuristic world,Realistic, cinematic,depth of field, Strong blur,<lora:UNIT-CybercarX-0013:0.8>
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 3875605155, Size: 512x1024, Model hash: a9dce34f98, Model: AiARTiST_CADS_justice_alliance_a, VAE hash: 737a0c5124, VAE: sdxl-vae-fp16-fix.safetensors, Denoising strength: 0.5, Clip skip: 2, Hires upscale: 1.5, Hires steps: 30, Hires upscaler: Latent, Lora hashes: "UNIT-CybercarX-0013: 188d27691fec", Version: f0.0.17v1.8.0rc-latest-269-gef35383b
后期处理 postprocessing
Postprocess upscale by: 2, Postprocess upscaler: Lanczos, Postprocess upscaler 2: Nearest
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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.~1，建议值 0.8
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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