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• 梦境塑造者 衍生来源: lykon/dreamshaper-8 管道标签: 文生图

梦境塑造者8代

lykon/dreamshaper-8是基于runwayml/stable-diffusion-v1-5微调的稳定扩散模型。

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扩散器使用指南

关于如何使用🧨Diffusers运行文生图模型的通用说明，请参阅官方文档。

1. 安装

pip install diffusers transformers accelerate

2. 运行代码

from diffusers import AutoPipelineForText2Image, DEISMultistepScheduler
import torch

pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('lykon/dreamshaper-8', torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = DEISMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "身穿破旧机甲服的肌肉虬髯男子肖像照，浅景深效果，细节精致，钢铁质感，优雅风格，精准对焦，柔和光线，鲜艳色彩"

generator = torch.manual_seed(33)
image = pipe(prompt, generator=generator, num_inference_steps=25).images[0]  
image.save("./image.png")

版本说明

• 第8代在V7基础上继续优化。相比专注真实感的模型可能更难实现照片级真实感，相比专注动漫的模型可能更难呈现二次元风格，但若技巧纯熟仍可兼顾二者（参见示例）。
• 第7代增强了对LoRA的支持、NSFW内容处理及真实感表现。若追求"绝对"真实感，推荐尝试AbsoluteReality模型。
• 第6代扩展了LoRA兼容性并丰富了整体风格表现。该版本能直接生成1024高度图像（但需谨慎使用），6.x系列均为渐进优化。
• 第5代在照片真实感方面表现最佳，并具备噪点偏移功能。
• 第4代显著提升了动漫表现力（无需LoRA即可生成）和对booru标签的解析。习惯标注式提示的用户可能需要适应期，此时仍推荐使用3.31版。V4在低分辨率下的眼部处理也更出色，本质是对V3的优化改进，整体差异不大。