epiCRealism 模型介绍
epiCRealism 是一个专注于生成高度真实图像的 Stable Diffusion 模型。开发者在模型训练中特别注重对提示词、手部细节和整体真实感的优化。
模型特点与使用建议:
- 精细化训练: 模型经过多次优化，旨在生成逼真的图像。
- 简单提示: 推荐使用简短、明确的提示词，避免过多的细节描述。
- 负向提示: 使用简单的负向提示词能获得更真实的效果。
- 参数设置: 建议使用较高的步数和适中的 CFG Scale，以平衡细节与真实感。
- 推荐采样器: SDE 和 DPM 采样器能够生成更真实的图像。
- 图像增强: 使用 After Detailer、ControlNet 等工具可以进一步提升图像质量。
模型局限性:
- 亚洲人种偏好: 模型可能对亚洲人种的生成效果更好。
- 风格限制: 过度描述面部特征可能会导致生成质量下降。
epiCRealism 是一个追求极致真实感的 Stable Diffusion 模型。通过简化的提示词和合适的参数设置，用户可以生成高质量的图像。然而，模型在某些方面仍存在限制，需要用户根据具体需求进行调整。
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