Excelente modelo de Anime XL: Animagine V3 | Stable Diffusion en español
TLDREl video de 'Excelente modelo de Anime XL: Animagine V3' explora el nuevo modelo de anime Animagine V3.0, destacando su capacidad para crear personajes anime de alta calidad. Se menciona que el modelo fue entrenado con fotos de anime y se aborda su rendimiento en la generación de personajes, incluyendo detalles como las manos. Se sugiere la estructura de las peticiones (prompts) para obtener mejores resultados y se comparten pruebas de cómo los tags de calidad afectan la salida. Además, se habla de los ajustes recomendados para el modelo, como el uso de 'masterpiece' y 'best Quality'. El análisis incluye comparaciones con otros modelos y muestras de la calidad de las imágenes generadas. El video termina con una recomendación para seguir el canal para futuras actualizaciones y análisis de modelos de anime.
Takeaways
- 🌟 El modelo de anime XL 3.0, conocido como Animagine V3, está causando una gran impresión tanto en la comunidad de AI como en general.
- 📈 Se menciona que este modelo no es el único de anime en XL, pero destaca por su sorprendente calidad y rendimiento.
- 📚 Se recomienda visitar la página de Hacking Fak y su blog para obtener toda la información relevante sobre el modelo.
- 🖼️ El modelo fue entrenado con fotos de anime, y se sugiere usar tags específicos como 'masterpiece' y 'best quality' al final de la solicitud.
- 👌 Se ha mejorado la generación de manos en este modelo, aunque algunas veces las manos aún no quedan perfectas.
- 💻 Se necesita una gran cantidad de almacenamiento (hasta 140 GB) para crear los personajes deseados debido al tamaño de los 'loras' del modelo XL.
- 🎨 Se sugiere usar menos de 30 steps y un cfg scale entre 5 y 7 para mejores resultados.
- 🚫 Se debe tener en cuenta que algunos tags, como 'masterpiece quality', pueden generar contenido inapropiado debido a la naturaleza del dibujo en el pornografía.
- ✅ Se ha observado que la calidad de las imágenes es muy buena, incluso sin el uso de controles adicionales como ControlNet.
- 🔍 Se nota una diferencia en la calidad cuando se usan diferentes configuraciones de 'sampler', pero no una diferencia significativa en el uso de tags.
- 🌌 El modelo XL 3.0 ofrece una estética espectacular y se destaca por su capacidad para generar personajes de anime con gran detalle y realismo.
Q & A
¿Cuál es el nombre del nuevo modelo de anime que se discute en el video?
-El nuevo modelo de anime discutido es Animagine V3 o Animage XL 3.0.
¿Por qué se destaca este modelo de anime entre otros?
-Se destaca porque está haciendo ruido dentro de Civit y en la comunidad en general, y ha tomado por sorpresa al narrador, quien lo considera muy bueno.
¿Qué se sugiere para mejorar la calidad de las manos en las imágenes generadas por este modelo?
-Se sugiere utilizar 'masterpiece' y 'best quality' como Quality tags al final de la promesa para mejorar la calidad de las manos en las imágenes.
¿Cuáles son algunos de los problemas que se han notado con las manos en las imágenes generadas?
-A pesar de las mejoras, hay momentos donde las manos quedan mal dibujadas, lo que se refleja en las manitas de los personajes.
¿Qué tamaño de almacenamiento se recomienda para trabajar con los personajes de anime generados por este modelo?
-Se recomienda tener alrededor de 140 GB de almacenamiento para trabajar con los personajes de anime generados por este modelo debido al tamaño de los archivos.
¿Qué tipo de configuración se sugiere para generar imágenes con este modelo?
-Se sugiere usar menos de 30 steps y un cfg scale entre 5 y 7 para una mejor calidad de imagen.
¿Qué es lo que se puede hacer para optimizar las imágenes generadas con este modelo?
-Se puede utilizar un Negative prompt para mejorar la calidad de las imágenes, como se recomienda en la página de hacking fak.
¿Cómo afecta la posición de los Quality tags en la promesa al resultado final de la imagen?
-El narrador menciona que colocárselos al principio en lugar del final no hace una gran diferencia en la calidad de las manos, pero mejora ligeramente la estética.
¿Qué es lo que se piensa al respecto de los samplers en cuanto a su influencia en la calidad de las imágenes?
-El narrador no encontró una gran diferencia al utilizar diferentes samplers, lo que sugiere que la calidad del resultado puede ser más dependiente de otros factores.
¿Cómo se puede influir en la vestimenta de los personajes generados por este modelo?
-Se puede especificar la vestimenta deseado en la promesa, pero si no se indica, el modelo generará la vestimenta que crea más apropiada para el personaje.
¿Qué se piensa del modelo Animage XL 3.0 en comparación con el modelo V2?
-El narrador considera que el Animage XL 3.0 es una gran mejora y podría convertirse en el nuevo estándar, superando a su predecesor V2.
¿Por qué se recomienda visitar la página de hacking fak para obtener más información sobre este modelo?
-La página de hacking fak proporciona toda la información relevante sobre el modelo, incluyendo un blog detallado que puede ser útil para entender mejor su funcionamiento y optimizar su uso.
Outlines
😀 Introduction to Anime XL 3.0
The video begins with a welcome to the channel, where the host discusses the excitement around a new anime model called Anime XL 3.0. The host expresses surprise at the quality of this model, which was unexpected and has garnered attention within the community. The audience is encouraged to subscribe for more content and to stay tuned for an in-depth analysis of the model. The host also mentions a competitor model that they had tried previously. The video promises to explore the features and capabilities of Anime XL 3.0, including its training with photos and the potential for creating high-quality anime characters. The host recommends visiting the hacking fak page for more information and to explore the blog for further insights.
🎨 Customizing and Analyzing Anime XL 3.0
The second paragraph delves into the customization options and analysis of the Anime XL 3.0 model. The host talks about the process of creating anime characters with the model, noting the need for a 'Lora' for each character, which can be quite large, requiring significant storage space. The video provides examples of character creation and discusses the importance of structuring the prompt effectively. It also touches on the improvements made to the hands of the characters in the model. The host shares their tests and findings, including the impact of using different prompts and tags, such as 'masterpiece' and 'best Quality,' and the recommendation to use fewer than 30 steps with a cfg scale between 5 and 7. The discussion also covers the use of samplers and the distinction between using or not using certain tags. The host concludes by sharing their enjoyment of the model's aesthetic and the high quality of the generated images, suggesting that it could become a popular choice for anime enthusiasts.
Mindmap
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Highlights
El modelo de anime Animagine V3 está causando una gran impresión en la comunidad.
Este nuevo modelo de anime XL 3.0 es solo uno de los modelos de anime en XL que se discute esta semana.
Se recomienda visitar la página de Hacking Fak para obtener toda la información sobre el modelo.
El modelo fue entrenado con fotos de anime, y el video de Damb Tutx sigue siendo válido.
Se explorará la página de Hacking Fak y su blog para obtener información detallada.
Se sugiere estructurar la solicitud (prompt) con 'One Boy One girl' seguido del carácter y la serie, y luego otros detalles.
Se recomienda usar 'masterpiece' y 'best Quality' como tags de calidad al final de la solicitud.
Se ha mejorado la generación de manos en el modelo, aunque aún hay momentos en que no son ideales.
Para crear personajes de anime, se necesita un 'Lora' para cada uno, lo que puede requerir mucho almacenamiento.
Se sugiere usar menos de 30 steps y un 'cfg scale' entre 5 y 7 para mejores resultados.
Se menciona que los tags con 'Masterpiece Quality' tienden a no ser adecuados para el trabajo debido a su naturaleza pornográfica.
Se muestra la diferencia entre usar y no usar tags en la generación de imágenes.
Se discute la optimización de imágenes con un prompt simple y su impacto en la calidad de los modelos XL.
Se recomienda un prompt negativo para mejorar los resultados y se proporciona un ejemplo.
Se evalúa la estética del modelo XL, comparándolo con el modelo B3 y se destaca su calidad.
Se sugieren diferentes configuraciones de 'eerp a' y 'dpm s' para ajustar la nitidez de las imágenes.
Se menciona que el modelo 3M funciona bien y no se ha encontrado ninguna diferencia significativa entre las versiones antiguas y nuevas.
Se destaca la habilidad del modelo para generar personajes con detalles específicos, como 'wavin' y 'H up Rabbit'.
Se explora la capacidad del modelo para interpretar y generar personajes de anime conocidos con una gran precisión.
Se sugiere que Animagine V3 podría convertirse en el nuevo estándar en la generación de contenido de anime XL.
