语言:

• 英语 基础模型:
• Minthy/RouWei-0.6 任务标签: 文本生成图像 库名称: diffusers 标签:
• 动漫

采用先进技术对Illustrious进行大规模微调，实现卓越性能。

从1400万张动漫艺术和其他媒体（包括私有数据集）中精选并平衡出700万张独特图片（约200万张带有自然文本描述）。Civitai上的详细说明

Vpred版本现已发布！

主要优势：

• 更精准的提示跟随
• 出色的美学、解剖结构、稳定性及多样性
• 鲜艳色彩与平滑渐变，无灼烧痕迹
• 即使使用epsilon也能呈现完整亮度范围
• 掌握数万种风格及几乎任何角色特征

相比原版Illustrious和NoobAI的改进：

• 不再有烦人的水印
• 无标签干扰，提示分割更优
• 无角色标签干扰及相关副作用（如意外服装、风格或构图变化）
• 更强的连贯性与解剖结构
• 艺术家风格精准还原
• 包括基础风格在内的所有风格在不同种子下均保持稳定
• 新增知识库

数据集截止日期：2024年12月20日。

特性与提示技巧：

本模型兼容简短标签式提示与复杂自然语言描述。结合标签与自然语句可获得最佳效果。标签采用经典Danbooru风格（逗号分隔，无下划线）。

基础设置：

文本生成图像建议约100万像素，长宽为64倍数（如1024x1024、1152x、1216x832等）。采样器推荐Euler_a，CFG值：epsilon版4-8/vpred版3-5，步数20-28。LCM/PCM/DMD未测试，cfg++采样器表现良好。高清修复建议：1.5倍潜空间+降噪0.6，或任意GAN+降噪0.3-0.55。

注意：vpred版本需降低CFG值。

示例见仓库，更多内容请访问civitai。

质量标签：

仅4种： 正向： masterpiece, best quality 负向： low quality, worst quality 其他元标签（如lowres）已移除请勿使用。低分辨率图像经DAT处理后被删除或超分修复。

负面提示：

worst quality, low quality, watermark

保持简洁效果最佳。堆砌流行负面词不会提升质量（相关问题已修复），反而会导致偏差与质量下降。

艺术家风格：

模型掌握超3.5万种艺术家风格。列表，风格示例网格图（Mega网盘）。必须使用by 前缀。

通用风格：

2.5d, anime screencap, bold line, sketch, cgi, digital painting, flat colors, smooth shading, minimalistic, ink style, oil style, pastel style

自然语言：

与标签组合效果卓越。建议在风格/质量标签后使用自然语句。数据集内约200万图片采用Opus-Vision、GPT-4o、Gemini及ToriiGate生成的混合标注。0.7版改进了提示理解与分割机制，建议关注CLIP的75词元分块。

亮度/色彩/对比度：

可通过元标签控制：

low brightness, high brightness, low saturation, high saturation, low gamma, high gamma, sharp colors, soft colors, hdr, sdr

Vpred版本：

RouWei-0.7的Vpred版本已发布，无灼烧问题开箱即用。建议CFG值3-5，其他设置相同。请勿使用针对灼烧问题的实验性采样器（本无需修复）。

基础模型：

此处epsilon/vpred版本经最终美学抛光以提升细节。如需用于模型融合/提取/微调，请使用基础版RouWei。

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安全声明：

模型可能根据提示生成NSFW内容，建议添加额外过滤。输出可能存在偏差，请勿作为事实参考。

许可协议：

与illustrious相同，使用限制详见原页。欢迎用于模型融合/微调等，请保留出处链接。

致谢：

匿名贡献者、Bakariso、dga、Fi.、ello、K.、LOL2024、NeuroSenko、rred、Soviet Cat、Sv1.、T.等伙伴。

捐赠：

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