Euge_/Anime Illust Diffusion

模型介绍（Chinese） 0 前言 我厌倦了传统 AI 绘画一成不变的脸、姿势、风格，所以想要脱离混合模型。最初，我使用提示词，可始终无法达成某种微妙的线条、色彩、光影、质感、构图或故事性，甚至无法复刻模型偶然产生的惊艳风格。这种昙花一现仅与一般风格有细微差别，却从美学上引人入胜。因此，我想制作一种能完美学习艺术风格并稳定输出的模型。我从 2022 年 11 月开始收集素材训练风格化模型，特殊打标以区分那些仅有细微差异的素材，终于于 2023 年年初在模型风格上自成一派，即 AIDv1.0 模型。 为什么不练 Lora 而要微调？我始终认为微调的效果要优于 Lora。它不依赖于底模，所有的训练图像在训练中共同向着误差最低点前进，而不仅是最优化一块附加权重。但我也在探寻能够将特定风格完美融入大模型的方法，以减轻训练负担。 此后半年里，我自费两万多元，亲自裁图、打标、魔改脚本。训练步数从几千，几万再到几百万，训练设备从 RTX3060，RTX3090 再到 A100。从制作素材再到训练，AID 也逐渐成为了架构完整的工程项目。 在这之中，我发现只有当模型轻微“过拟合”到原图像的噪点时，才能对风格有最佳的学习。我尝试过拟合所有风格，并使用负面 emb 学习过拟合噪点以平衡不同风格间的学习进度，由此制作了 bad, badhand 和 aid 系列。这种正则化方法为我带来了很好的结果。一

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