SR-Omega is a merge of a few handpicked checkpoints/mixes which aims to help generate semi-realistic images.

This was supposed to be an update to SR-Alpha, but the style of this merge's outputs was way too different to be classified as such, as, in my opinion, the images generated with this merge have drastically more realistic proportions compared to the older model.

This merge is a combination of the following models/mixes below:

V1:

V2:

V3 and V4:

V5:

I highly recommend inpainting for best results and to unlock the full potential of the merge. Separate inpainting model not required. Face restore (GFPGAN) has been used to just bring out a bit of realism to the outputs. Codeformer seems to do fine, but it interferes with the styling of the output and overpowers some of the facial details embedded in prompts too much even at balanced weights.

Recommended Settings:

Sampling Method: DPM++ 2M Karras, DPM++ 2S a Karras, or Euler A

Sampling Steps: 20-30

CFG = 7-10

Denoising Strength = 0.3-0.5 (img2img/inpainting)

*I only use denoising strength values greater than 0.4 if I want to drastically change the appearance of a particular feature/region of the image. I mainly use this if I want to fix hands that seem to be too deformed to be saved with lower denoising strength values.

Suggested Embeddings:

VAE:

Credits to the respective original creators of the resources used.

แหล่งที่มา: civitai

1. สิทธิ์ของโมเดลที่โพสต์ซ้ำเป็นของผู้สร้างต้นฉบับ

2. ผู้สร้างต้นฉบับที่ต้องการรับรองโมเดล โปรดติดต่อเจ้าหน้าที่ SeaArt AI ผ่านช่องทางทางการ คลิกเพื่อรับรอง

ขอบเขตการอนุญาตสร้างสรรค์

ถ่ายทอดสดออนไลน์

ผสมผสาน

อนุญาตให้ดาวน์โหลด

ขอบเขตการอนุญาตเชิงพาณิชย์

รูปภาพที่สร้างขึ้นสามารถขายหรือใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้า

อนุญาตให้โมเดลขายต่อหรือขายหลังจากการรวม

SR-Omega

SR-Omega is a merge of a few handpicked checkpoints/mixes which aims to help generate semi-realistic images.

Recommended Settings:

Suggested Embeddings:

VAE:

การให้คะแนนและความคิดเห็น