pipeline_tag: 文生图 widget:

• text: >- 黑色蓬松华丽而危险的猫科动物，橙黄色大眼睛，毛茸茸的大耳朵，锐利凝视，满月背景，暗黑氛围，极致画质，超精细细节 output: url: assets/final_output_00875_.png
• text: >- （印象派现实主义风格 by csybgh），50多岁男性银行从业者，染黑的短卷发稀疏，亚非混血血统，喋喋不休却疏于倾听，沉湎过去，身着西装，散发独特魅力，古铜肤色，深夜酒吧抽烟作态，啜饮梅子酒微醺，大师级作品，8K分辨率，超精细刻画，烟雾氤氲氛围，完美手部与手指细节 output: url: assets/final_output_00886_.png
• text: >- 高品质像素艺术，太空朋克蒸汽朋克风格的动漫太空少女剪影，躺在宇宙飞船窗边的床榻抽烟，带粗犷质感。画面应体现史诗级肖像与双重曝光技法，透过窗户可见孤寂的太空景观。主色调需充满动态张力与激烈动感，巧妙运用负空间。整体为像素艺术风格，突出角色轮廓，白色背景衬托。剪影效果 output: url: assets/final_output_00871_.png
• text: >- 画面描绘一位蓄着白色长须髯的老者，严肃表情透露出智者的阅历。其醒目的胡须增添了威严气质。面部特写镜头强化了五官特征与凝视的穿透力。 output: url: assets/final_output_00895_.png
• text: >- 超近距肖像，动态抓拍，幽暗泛白的原野，玻璃花卉，污渍痕迹，太空废土风格，身着橄榄绿旧棉袍的圣女贞德，手持纤细银剑，科幻氛围，脏污噪点，复古僧侣风格，极致细节，高清画质 output: url: assets/final_output_00902_.png
• text: >- 柯达电影胶片风格剧照：（锐利细节）荣获奥斯卡最佳摄影奖的影片，日本地铁上伫立的和服女子，柯达电影胶片质感，浅景深，暗角晕影，极致细节，高预算制作，焦外虚化，宽银幕比例，情绪化，史诗感，惊艳绝伦，胶片颗粒感 output: url: assets/final_output_00906_.png
• text: >- 1980年代动漫风格角色肖像 output: url: assets/final_output_00916_.png
• text: (("Proteus"):文字标志:1) output: url: assets/final_output_00923_.png license: apache-2.0

<画廊组件 />

ProteusV0.5

ProteusV0.5是我开发的AI图像生成模型的最新完整版本，作为OpenDalleV1.1的进阶升级版，在写实表现、提示词理解及多元风格处理能力上均有显著提升。

关于Proteus

本模型基于OpenDalleV1.1核心架构进行强化，主要突破体现在提示响应灵敏度与创意表现力的提升。通过精选无版权图库素材与高质量AI生成图像对的精细调校，实现了性能飞跃。

V0.5核心升级：

高级定制CLIP集成：

• 采用精心训练的自定义CLIP模型
• 经长期迭代开发
• 专为Proteus和Prometheus特性优化
• 贡献模型90%的性能提升
• 需设置clip skip=2以获得最佳效果

风格化能力精进：

• 增强多元艺术风格生成能力
• 提升复杂场景构图连贯性

训练数据集扩容：

• 总量突破40万张图像
• 显著拓展知识库与生成维度

创意与精确度平衡：

• 修正过往"过度风格化"倾向
• 优化提示词与生成结果的匹配度

技术背景

Proteus作为OpenDalleV1.1的增强版，通过约22万张GPTV标注的无版权图库素材（含部分动漫）进行标准化训练，并采用DPO（直接偏好优化）技术对1万组精选AI图像对进行调校。通过独立训练多个LORA（低秩自适应）模型并动态集成，实现了面部细节与肌肤质感的突破性提升，同时保持超现实主义、动漫及卡通风格的卓越表现力。

训练参数

总训练数据：超40万张图像 基础训练：约22万张GPTV标注无版权素材（含动漫） 增补训练：精选写实图像 优化方式：1万组AI图像对DPO调校 LORA模型：独立训练后选择性集成

性能提升

• 面部微结构与肌肤纹理增强
• 超现实/动漫/卡通风格表现力优化
• 定制CLIP带来的提示理解飞跃
• 扩展数据集实现的多元精准输出
• 创意与精确度的黄金平衡

推荐参数

Clip Skip: 2 CFG Scale: 7 步数: 25-50 采样器: DPM++ 2M SDE 调度器: Karras 分辨率: 1024x1024

内置定制CLIP是本模型的显著特色，该设计在同类产品中极为罕见。尽情体验正式发布的ProteusV0.5吧！

搭配🧨 diffusers使用

import torch
from diffusers import (
    StableDiffusionXLPipeline, 
    KDPM2AncestralDiscreteScheduler,
    AutoencoderKL
)

# 加载VAE组件
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
    "madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", 
    torch_dtype=torch.float16
)

# 配置管线
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "dataautogpt3/ProteusV0.5", 
    vae=vae,
    torch_dtype=torch.float16
)
pipe.scheduler = KDPM2AncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.to('cuda')

# 定义提示词并生成图像
prompt = "沙滩上戴太阳镜的猫咪"
negative_prompt = ""

image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt, 
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=7,
    num_inference_steps=50,
    clip_skip=2
).images[0]

image.save("生成图像.png")