辉煌：想要统治动漫艺术生成的AI模型

Illustrious 是一个基于 Stable Diffusion XL 的文本到图像模型，在 AI 艺术社区中变得如此主导，以至于 Civitai（最大的 AI 艺术模型中心）不得不创建一个单独的类别来处理其庞大的资源生态系统。

这一切都发生在三个月内。它成功的秘密？回归基础并加以改进。

虽然像 SD 3.5 和 Flux 这样的新模型依赖于冗长的自然语言描述，Onoma AI，Illustrious 的开发者，采取了不同的方法，通过利用 Danbooru 标签来帮助他们的模型理解概念，而不必通过复杂的标题系统重新发明轮子。

该模型在 Danbooru 的庞大标记动漫图像库上进行训练，使其在理解视觉概念方面具有优势。

Danbooru 系统中的每个标签代表特定元素，如角色特征、服装、姿势或背景，从而允许对生成的图像进行精确控制，而不必在冗长的描述上浪费宝贵的标记。

这些标签已经存在多年，并已成为艺术/动漫爱好者之间图像分类的标准。

该模型在理解照片特征方面非常准确和高效。

“这就像有一个艺术家完全理解你想要的，而不必用段落来解释，”一位参与 NSFW AI 内容服务器的 Discord 成员 Vishnu 告诉 Decrypt。“你只需要知道正确的标签。”

从本质上讲，Illustrious 使用了经典的 SDXL 架构，配备了复杂的双编码器系统，结合了 CLIP ViT-L 和 OpenCLIP ViT-bigG，以理解单词并将其与视觉等价物关联。

该模型能够以令人印象深刻的 1536×1536 分辨率处理和生成图像，能够扩展到 2048×2048 甚至 3744x3744，而不会显著损失质量。

作为参考，原始的 SDXL 处理全高清分辨率（1024x1024）。

深入探讨

创建 Illustrious 的过程是有条不紊且深思熟虑的。初始训练阶段产生了版本 0.1，处理了 750 万张 1024×1024 分辨率的图像，每批次 192 张图像。

团队仔细平衡学习率，运行了 20 个周期（AI 学习其数据集 100% 的过程），以建立坚实的基础。一旦结果令人满意，团队便开始增加数据集的大小和下一次迭代所使用的分辨率。

在高级训练阶段，Illustrious 真正开始闪耀。版本 1.0 将数据集扩展到 1000 万张图像，并将分辨率提升至 1536×1536。

尽管他们将批次大小减少到 128，但引入了复杂的标签操作策略和注册标记，这些根本性的变化定义了模型的卓越性能。

版本 2.0 的最终精炼阶段更进一步。使用 2000 万张图像在相同的高分辨率下，但批次大小增大到 512，团队采用了多标题方法，显著改善了文本与图像的对应关系。

最终结果是人类已知的最佳 waifu 生成器，具有良好的微调能力、提示遵循、不错的美学和高质量的输出。

对于更懂技术的用户，Illustrious 的开发者还引入了许多有趣的技术，例如“无丢弃标记”方法，确保特定标记在训练过程中不会被排除；实施准注册标记，使模型能够处理未知或奇怪的概念；余弦退火调度器，用于学习率；多级丢弃系统和输入扰动噪声增强，将一个简单的 AI 模型转变为强大的工具。

Illustrious 不需要任何额外步骤即可运行。

安装过程与其他 SDXL 模型相同。下载检查点并将其放入相应的文件夹，具体取决于您使用的 UI。

Windows 和 Linux

MacOS

Mac 用户的路径类似。然而，一些流行的 macOS 定向 UI 需要额外的步骤。

一旦模型加载完成，有三件事需要考虑。

不要使用自然语言。记得依赖 Danbooru 标签，并坚持使用旧的 SDXL 提示风格以获得更好的结果。
不要使用 Pony LoRas。由于该模型使用不同的方法，最好使用 Illustrious Loras 以获得最佳结果。
尽量不要使用原始的 Illustrious 模型，而是选择一些最受欢迎的微调模型。原始的 Illustrious 模型是基础模型，适合专注于您想要实现的结果的微调。这与 SDXL、Pony 或 Flux 相同。微调通常会产生更好的结果。

有许多模型可供选择，所有模型都专注于不同的风格、美学和特征。

甚至还有一些通用模型，例如 Noob AI 的模型，它们以 Illustrious 为基础，并被微调者用于构建他们的模型。

然而，以下是我们针对不同需求的最佳推荐。这些模型在提示理解、输出质量和易用性方面表现出色。所有样本均来自 Civit AI 社区，并且是无版权的。

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