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Fluently-XL-v2

Fluently-XL-v2

SDXL图像模型融合艺术写实风格优化解剖结构表现

Fluently XL V2是基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0开发的SDXL图像生成模型，通过显卡训练优化解剖结构表现，结合艺术与写实风格。模型具备对比度控制和自然场景生成能力，采样步数支持20-35步，适配Euler a/Euler采样器，CFG Scale参数范围4-6.5。

模型训练Fluently XL稳定扩散人工智能绘画模型Github图像生成开源项目Huggingface
Hugging Face

Fluently XL v2 项目介绍

项目概述

Fluently XL v2 是一个基于 Stable Diffusion XL 的文本到图像生成模型。该项目自称为"最佳 XL 模型"，并通过其独特的特性和训练方法来证明这一点。该模型是在高性能图形加速器上经过精心训练而成，旨在提供高质量的图像生成结果。

主要特点

Fluently XL v2 模型具有以下几个突出特点：

  1. 精准的人体解剖结构：生成的人物图像具有正确的解剖比例和结构。

  2. 艺术性与真实感的融合：能够同时呈现艺术风格和逼真效果的图像。

  3. 对比度控制：用户可以灵活调整生成图像的对比度。

  4. 优秀的自然场景生成：能够创建出高质量的自然环境和风景图像。

  5. 优质人脸生成：无需使用额外的后期处理工具（如 AfterDetailer）即可生成优质的人脸图像。

训练方法

项目团队强调，Fluently XL v2 采用了独特的训练方法。他们不是简单地混合现有模型，而是进行了深入的训练过程。虽然初期效果可能不太明显，但专业用户会逐渐发现其独特之处和优势。

使用指南

为了获得最佳效果，开发团队建议在 Automatic1111 或 ComfyUI 等工具中使用以下参数：

  • 采样步数：20-35 步
  • 采样方法：Euler a 或 Euler
  • CFG Scale：4-6.5

这些参数设置可以帮助用户充分发挥 Fluently XL v2 模型的潜力，生成高质量的图像。

项目愿景

Fluently XL v2 项目的目标是在文本到图像生成领域中脱颖而出。开发团队呼吁社区关注真正在不断发展的模型，而不是相互模仿的作品。他们相信，通过持续的创新和改进，Fluently XL v2 能够为用户提供更优质、更独特的图像生成体验。

技术细节

该模型基于 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0，使用了 diffusers 库进行开发。它支持文本到图像的生成任务，并提供了预设的推理参数，包括 25 步的推理步数和 5 的引导比例。此外，模型还包含了一个预定义的负面提示，用于避免生成变形、扭曲或解剖结构错误的图像。

总结

Fluently XL v2 是一个充满潜力的文本到图像生成模型，通过独特的训练方法和优化的特性，旨在为用户提供高质量的图像生成体验。虽然项目团队对其性能持有很高的自信，但最终还需要用户在实际应用中进行验证和评估。

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