animagine-xl-3.0
基于Stable Diffusion XL的开源动漫图像生成模型 支持多样化概念和高质量人物创作
Animagine XL 3.0是基于Stable Diffusion XL的开源动漫图像生成模型，注重概念学习而非单纯审美风格。模型经过500多小时训练，使用120万+图像数据集，支持多种分辨率和宽高比。它具有优化的手部结构和标签排序功能，可生成高质量动漫人物和场景。模型附带详细的提示词指南和特殊标签系统，有助于实现理想的生成效果。
项目概述
Animagine XL 3.0是一款先进的开源动漫风格文本生成图像模型。它基于Stable Diffusion XL开发，是Animagine XL 2.0的最新升级版本。该模型专注于概念学习而非单纯的美学风格，在手部解剖、标签排序和动漫概念理解等方面都有显著提升。
主要特点
模型架构
- 基于Stable Diffusion XL架构
- 由Linaqruf团队开发
- 采用FAIPL-1.0-SD开源许可证
- 支持多种分辨率和图像比例
核心功能
- 高质量的动漫风格图像生成
- 改进的手部解剖结构绘制
- 优化的标签排序系统
- 增强的动漫概念理解能力
使用指南
推荐配置
- 采用5-7的引导系数(CFG Scale)
- 使用30步以下的采样步数
- 选择Euler Ancestral (Euler a)作为采样器
- 支持多种图像分辨率，从640x1536到1536x640不等
标签系统
推荐的标签顺序：
- 角色数量标签(1girl/1boy)
- 角色名称
- 作品来源
- 其他描述性标签
训练细节
训练规模
- 使用2块A100 80GB显卡
- 训练时长21天，超过500个GPU小时
- 训练数据集包含超过120万张图像
训练阶段
-
基础阶段：
- 特征对齐：使用120万张图像
- UNet优化：使用2500张精选数据集
-
精选阶段：
- 美学调优：使用3500张高质量数据集
局限性
已知限制
- 偏重概念学习而非艺术风格
- 不适合生成写实风格图像
- 复杂姿势可能存在解剖结构问题
- 数据集覆盖范围有限
- 需要结构化提示词以获得最佳效果
实际应用
访问方式
- 支持Gradio Web界面
- 提供Google Colab集成
- 可通过Diffusers库安装使用
质量控制
- 提供多种质量调节标签
- 支持分级系统(general到explicit)
- 包含年代标签控制生成风格
社区支持
该项目获得了广泛的社区支持，包括：
- Cagliostro Lab团队协作
- Kohya SS提供训练脚本支持
- Camenduru服务器社区提供技术支持
- 多位资深协作者参与开发维护
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