creator: Showevr

中国区用户如果vpn流量不够，可以直接点击👇以下链接进行下载

新增：汉服Pony_v3版本（本系列模型暂不支持任何性质的融合）

>提高画质和手指准确性

正向提示词：score_9,score_8_up,score_7_up,score_6

负向提示词：score_3,score_2,score_1

新增：汉服NoobAI_v1版本（本系列模型暂不支持任何性质的融合）

>这是我最新训练的NoobAI汉服模型，对以往版本功能皆能兼容。无论对NSFW的支持，还是旗袍的支持，都到达能用的状态。同时出图效果不会像Pony2.5X那样极端，手指优化非常出色，是目前我个人最满意的汉服模型。

正向提示词：对pony系列或者常规SDXL正向提示都支持

负向提示词：low quality,jpeg artifacts,blurry,poorly drawn,ugly,worst quality,lowres,low details,oversaturated,undersaturated,overexposed,underexposed,grayscale,bw,bad photo,bad photography,bad proportions,long neck,cross-eyed,(watermark),copyright name,artist name,signature

汉服Pony_v2.5x版本（本系列模型暂不支持任何性质的融合）

>对以往Pony版本图片偏黄、过暗，画面不够细腻进行了修复，使得画面变得更好一些

>使用方法必看（如果不使用推荐的正负提示词出来的画面会很脏污细碎）：

正向提示词：(score_9,score_8_up,score_7_up,score_6,),simple,(blurry background:1.1),blurry,(blurry foreground:1.1),

负向提示词：score_1,score_2,score_3,score_4,score_5,ugly,(Pattern:1.2),printing and dyeing,tassel,

特制了一个增强构图、美感能力的辅助Lora【邪性汉服lora】，这个Lora会提高构图能力，但同时也会劣化模型画质，因此，在使用时必须先在foger里开启：

【高分辨率修复: 显示高分辨率修复的正反提示词输入框】

然后在文生图界面里这样设置：

然后就是画质提升小技巧：放大倍数1.05，重绘幅度0.35-0.5

OK，如果想要和我一样，直出【 1376 x 2048 】分辨率的图，需要勾选:

Kohya HRFix Integrated

汉服Pony_v2版本（本版模型暂不支持任何性质的融合，具体使用方法在底部）

>增加可完全控制的新元素：古筝、琵琶、竹笛、现代旗袍，其中旗袍部分已臻完美，对COSER图或普通常见的旗袍支持非常好。

>画质与真实度提升：已经到了一个临界点，再真下去可能会出问题，所以保留了一部分AI感

此版本Pony版本本年度最后一轮更新，主要原因是我已经耗光所有的训练预算，钱已经无法支撑如此庞大的数据训练~如有转机，估计是天上忽然掉馅饼，让我捡到一张性能强大的显卡，或者是我的本职工作，拍短视频、做直播忽然火了发一笔横财，否则模型训练计划会无限延后。若是有好的显卡、机器，愿意和我一起合作，训练一版完全版的汉服模型的朋友，可以联系我QQ:823290711，我因为有收集癖，存有海量的、已经清理、去重、处理好的训练素材，目前已经超过500万张，覆盖面巨大，但很显然我现在无钱购置好的显卡、或租用好的显卡进行进一步的训练。

需要申明一下，我对训练模型这件事情的想法：最初我是全凭兴趣爱好和热情去做这件事，我记得我第一个模型是去年在学驾照期间制作的，是一个苗族服装的Lora模型。这是因为当时全世界都没有一个描绘苗族服装的模型，我本来也只是想下载别人的模型来生图玩玩而已，过过手瘾也就算了，可是等了几个月都没有看到，逼不得已才硬着头皮自己找资料学习如何训练。从始至终都和钱、利益这些东西没什么关系。真的就是全凭兴趣爱好。AI画图，于我而言，就是工作中忙里偷闲摸鱼时的一种消遣，此外并不能给我带来任何收入和好处。我也没什么竞争心，要做啥世界第一的好梦，哈哈，主要还是因为是从事自媒体工作多年，寄情山水之间久了，就生出一种洒脱对一切无所谓的心境出来。后来，由于经营不善，我的小团队因为经济压力而被迫解散了，只剩下最核心的3个人，作为最开始的组织者，我心情很低落，也开始真的体会到：如果搞不到钱，用以支撑生活和消耗，什么美好的事物都不会牢靠。此前我对钱是没什么感觉的，只觉得使大家感觉公平、快乐比较重要，忽略了这是其实是因为那时的我有一份工资收入还不错的工作，在公司的地位、人际关系都搞得不错，感觉生活很饱满和知足，而离开公司，自己独立创业的时候，才慢慢发现没钱的困难可以如此糟心。虽然我还是以前的那个我，但是明显比以前承受的苦恼更多。再后来，我无意中发现国内搞AI绘图模型运营的平台，可以通过发布分享模型获取收益，有点走投无路的我，就开始琢磨要不闭关几月，认真搞一搞模型，看看能不能捞到点什么。于是从今年五月份开始，一直到这个月，我每天都花七八个小时做这件事，希望能搞到些钱，缓解一下尚未离开的伙伴们的压力，结果战报如下：云平台租用机器花费合计：￥3225

哈哈哈，就算数学再不好，我也看得出来了，这条路无效。我花了4个月挤时间的猛攻，竟然比不上自己随意接下、只需半天功夫就能完成的任何一单页面设计的价钱。而以Liblib公布的数据来看，顶部的收入者，似乎也没有破万，而十名以下的收入，则更惨烈。也就是，这条路其实收益率极低，对比抖音短视频或者直播行业，收益量级更低，低到可以忽略不计。

而这个事实，在我第一个月收到收益报告时就明白的。

可是，即便如此。我还是继续处理图片，继续训练。已经摆明不赚钱了，为什么还犯这种傻？是心有不甘？还是心存侥幸？

都不是，其实答案我在开头，已经给出来了：为了实现AI模型上没有出现过的画面内容，让我自己爽，顺便让别人也爽。如果其它人做到了，做过了，我没必要去做，那样其实是资源消耗，没多少实际的用处。只有做没有出现过的，或者别人忽略的，这对所有爱好AI绘图的人而言，才是最好的。不然就是硬盘上堆积一堆功能重复、差异不大、占用存储空间的文件罢了。并且我已经开了头，凡事有始有终，不可能半途而废，我也不具备半途而废的性格。

好，就啰里啰唆先聊这么多吧。

我还是希望有朋友能帮忙，大家一起合作，把这项未完成的事，完成掉。如果你有好的显卡、设备，也对中国传统文化感兴趣，也有热情，不介意做成这件事之后的可能结果，也就是做完了，大家都没具体获得什么钱，或者获得什么名，或者具体的什么好处，不介意这些，那我们可以一起协力把这件事做了。至于哪些可能性很小的事情，就是万一这个模型火了，能分到收益了，获得名声了，那我的模糊概念就是：利益平分、名声随意，名字我排在后面或者不出现都行。

就这样吧，还是希望各位道友，顺风顺水~祝大家心想事成~ O(∩_∩)O

如需要复现列图，需要使用Foger webUI，同时在文生图界面的左下角，勾选3项开关：

【FreeU Integrated (SD 1.x, SD 2.x, SDXL)】--------------------用于改善画面饱和度

【SelfAttentionGuidance Integrated (SD 1.x, SD 2.x, SDXL)】---------用于强化细节

【Kohya HRFix Integrated】---------------直出2048x2048分辨率（任意模型都可）

https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/437430e7-99ca-4f28-9134-5908f8fe08b7/width=525/437430e7-99ca-4f28-9134-5908f8fe08b7.jpeg

正向提示词必填：score_9,score_8_up,score_7_up,score_6_up,score_5_up,

常规负面提示词：score_1,score_2,score_3,text,ugly,

绘制汉服，需要在提示词前面加： hanfu

汉服的负面提示词：score_1,score_2,score_3,text,ugly,(Pattern:1.2),printing and dyeing,tassel,

激发旗袍提示组合：qipao

>其实还要很多标签，还没一一测试，我显卡速度较慢，后续会更新全部能用的、有效果的提示词合集

>如果没有即使更新提示词库，大家可以参考我后续的返图内的提示词开头的单词

汉服Pony_v1.5版本

>脸部问题修复

>画质提升

（此版本是pony_v1版本收到朋友们的吐槽太多，花了400块RMB进行快速微调的，我在云平台上的钱见底了，后续更新可能就看天意了，哈哈哈。我口口声声说的百万级图片模型，现在打标还是没有完成，现实生活里的事情也开始变多了，也不知道有没有缘分把这个计划完成~我是被卡住了，希望大家顺风顺水，祝大家心想事成~）

如需绘制汉服，必须加这一段完整的词组，不然没效果： hanfu,wide sleeves,long sleeves,sleeves past fingers,

激发旗袍提示组合：sexhanfuqipao, qipao,

汉服的负面提示词：score_1,score_2,score_3,text,ugly,(Pattern:1.2),printing and dyeing,tassel,

常规负面提示词：score_1,score_2,score_3,text,ugly,

汉服Pony_v1版本 (往下翻查看NSFW秘籍)

>增加旗袍服装

>大大降低烂手出现的概率

推荐的采样器以及参数请点击列图查看，这里节省空间写秘籍！

如需绘制汉服，必须加这一段完整的词组，不然没效果： hanfu,wide sleeves,long sleeves,sleeves past fingers,see-through,hair stick,hair ornament,

激发旗袍提示组合：sexhanfuqipao, qipao,

印花（用于负面提示词）：(Pattern:1.2),printing and dyeing,

（这是避免提示词污染和训练时候过拟合而不得已为之）

默认不需要放大，汉服需要高分辨修复（Hires.fix）：放大算法Latent 、重绘幅度0.7

正向提示词必填：score_9,score_8_up,score_7_up,score_6_up,score_5_up,score_4_up, 负向提示词必填：score_1,score_2,score_3,text,ugly,

>>NSFW提示词组合

侧拍>后入式：from_Side,full body shot,doggystyle,1chinese girl,1boy,

仰拍>后入式>低头从胸部看阴部：from below,1girl,looking through legs,bent over,*****,open mouth,pubic hair,hanging huge breasts,nipples,sex,1boy,penis,

顶视图>后入式：aerial,from_above,foreshortening,full body shot,doggystyle,1chinese girl,1boy,

站立抬腿\抓乳房>侧入式：standing sex,1chinese girl,leg lift,1boy,grabbing,breast grab,

法式湿吻+抱起>抱操式：french kiss,suspended congress,1chinese girl,1boy,*****,penis,sex,

第一人称、仰躺>侧入式：pov,sex,1girl,(on side:1.4),ass,penis,*****,looking at viewer,

第一人称、女上男下>正面跨坐式：pov,sex,girl on top,straddling,looking at viewer,

第一人称、女上男下>背面跨坐式：pov,sex,girl on top,back,straddling,

女上男下>法式湿吻+跨坐式：sex,1girl,1man,girl on top,straddling,french kiss,

抱腿边操边吸乳汁：1girl,standing,leg lift,standing on one leg,*****,pubic hair,huge breasts,(lactation:1.1),sweat,barefoot,(sex:1.3),1boy,(breast sucking:1.3),penis,The boy is fucking and sucking on the girl's breast sucking,

3P>2男1女>嘴尻前后夹击：1girl,2boys,threesome,oral,sex from behind,mmf threesome,

3P>2男1女>双渗透双插：from below,1girl,2boys,double penetration,

**：1girl,breasts squeezed together,paizuri,penis,

足交：1girl,footjob

手枪：1girl,handjob,

**：1girl,**** sex

用嘴舔女阴：1girl,Sit sideways,sitting,chair,spread legs,*****,1boy,oral,cunnilingus,

女抬腿、舔女阴：1girl,standing,leg lift,*****,pubic hair,1boy,oral,cunnilingus,The boy licked the girl's ***** with his mouth,full body,

女舔阴茎：1girl,open mouth,licking penis,pubic hair,looking up,

女含阴茎：1girl,oral,

手枪射在头发上：1girl,handjob,cum on hair,pubic hair,tongue out,from above,

69式：69_position,blowjob,

特写射精：close-up,straddling,vaginal,***** juice,pubic hair,penis,white panties,sex,cum,

特写pussy：close-up,huge holes,*****,***** juice,pubic hair,

特写指交：close-up,fingering,*****,***** juice,pubic hair,drip,

特写跪着抓屁股露阴部：ass,close-up,*****,***** juice,pubic hair,kneeing,bent_over,spread ass,anus,ass grab,red nail polish,

****、插入嘴中：penis in *****,1girl,looking through legs,on back,*****,pubic hair,nipples,sex,ass,

趴地上露臀回头看：all fours,ass,*****,looking back,

呻吟张嘴：moaning,:o,

抓乳房：breast grab, grabbing,

一只奶露出：one breast out,

泌乳：lactation,

摇乳：bouncing breasts,

男裸女衣：clothed female nude male,

汉服XL_v1.65版本--（无VAE,需要手动加载sdxl_VAE）

*必须在正向提示词上加：masterpiece,best quality,high-resolution image,

*负面提示词为：low quality,jpeg artifacts,blurry,poorly drawn,ugly,worst quality,lowres,low details,oversaturated,undersaturated,overexposed,underexposed,grayscale,bw,bad photo,bad photography,bad proportions,long neck,cross-eyed,(watermark),copyright name,artist name,signature,

-这次更新仍然是临时更新，主要提高了模型对NSFW内容的兼容性，由于暂时拿不到Fok兄的授权，提示词分离度依旧保持以前版本的普通水平，除了NSFW支持，此版确实没有特别值得留意的改进~喜欢尝新的朋友可以下载试玩~

扶摇汉服XL_v1.5版本

*必须在正向提示词上加：masterpiece,best quality,high-resolution image,

-这次更新是临时更新，在以下几点有所提升（可参考模型栏的20张例图）

>汉服材质优化

>画质提升

>降低烂手出现的概率（但无法彻底解决烂手问题）

*这版本模型，支持DB训练或融合，假如大家不嫌弃的话，哈哈，发布时友情标注一下就行

我知道大家不喜欢看细节介绍，我就懒得写了，由于后续会出百万级图像训练的版本（准备数据集用了一个半月，之前用传统WD打标，没分类，训练了一版，过拟合、炸炉了，变废丹，很沮丧。目前还是卡在分类打标阶段，单单分类就肝了半个月了...找了很多高手的打标器，发现各有千秋，也各有缺点，只能是切换着使用，这又增加很多工作步骤），个人精力时间不太够用，这个系列可能会停更一段时间

要是有朋友喜欢硬核写实的汉服模型，友情推荐Fok兄的容华系列：

[SDXL] RongHua | 容华| 国风大模型- v4.5 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

扶摇汉服SD1.5版本

请一定先看完20张列图！

此版国风 汉服模型 是SD1.5版本

它的速度比XL快！用起来非常省心省力！

推荐的采样器：Euler 或者Euler SGMUniform

推荐的负面提示词：(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres

如遇到手部错误问题（SD通病），建议将第一次生图的采样次数拉到150，放大时降低到30左右即可

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V3版本: 是目前内容增幅最大的，可以实现室内、室外、古代建筑群落等内容的生成

整体可控程度高于V2版本！强烈希望大家在评论区提出建议：比如说想要下一个汉服版本有拿一些内容，比如想要优化哪些地方，等等，我收到反馈后，会进一步升级优化！最后，♥希望大家多多返图，点点关注不迷路♥~

扶摇汉服（纯享版）_国风|古风|汉服|大模型hanfu - 基础模型1.5_v3.0

扶摇汉服（纯享版）_国风|古风|汉服|大模型hanfu - 基础模型1.5_v3.0

采样算法(Sampler)

迭代步数(Steps)

提示词相关性(CFG Scale)

随机种子(Seed)

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