莫比乌斯：重新定义去偏扩散模型的尖端技术

莫比乌斯是一款突破领域无关去偏与表征重构边界的扩散模型。通过全新的建构性解构框架，该模型在各类风格和领域中实现了无与伦比的泛化能力，无需昂贵的从头预训练。

领域无关去偏：开创性方法

领域无关去偏是Corcel首创的革命性技术。这种创新方法旨在消除扩散模型的内在偏见，同时保持其跨领域泛化能力。传统去偏方法通常局限于特定领域或风格，导致模型难以适应新场景。而领域无关去偏技术在确保模型公正性的同时，完美保留了其多样适应性。

该技术的核心在于建构性解构框架，无需从头预训练即可实现偏差与表征的精细重构。技术细节将发表于研究论文《建构性解构：扩散模型的领域无关去偏》，可通过Corcel.io网站及科学期刊获取。

通过应用领域无关去偏技术，莫比乌斯在图像生成领域树立了公平公正的新标准，同时保持了对多元风格的卓越适应力。

超越现有技术

莫比乌斯在关键指标上超越了当前最先进的扩散模型：

无偏见生成：生成图像几乎完全规避了其他扩散模型的固有偏差，为跨领域公平性树立新基准。

超凡泛化能力：凭借无与伦比的跨风格适应力，始终如一地提供顶级质量输出。

高效微调：作为专业模型的基础，相比同类产品可大幅减少微调需求和计算资源消耗。

使用建议

• CFG值介于3.5-7之间
  • 3.5适用于极致写实与皮肤细节
  • 7适用于艺术、动漫及超现实主义等风格
• 需设置CLIP跳过-3层
• 采样器：DPM++ 3M SDE
• 调度器：Karras
• 步数：50
• 分辨率：1024x1024

推荐在提示词中加入以下质量增强词：最佳画质，高清，"~~美学~~"。

通过🧨 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
)

# 配置管道
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "Corcelio/mobius", 
    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 = "神秘"
negative_prompt = ""

image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt, 
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=7,
    num_inference_steps=50,
    clip_skip=3
).images[0]


image.save("生成图像.png")

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