Jixian Wang

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有个朋友私信我说她想减肥，还不想节食，问我有啥好办法没，于是我给他找到了这个👇 据说饭后看特别管用😅👍
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🤷🏻我的推特已经沦陷…… 我说上来想看看新闻的 结果全都是这玩意儿 还都是AI假图！ 你们的X现在都啥样？
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其实我真的没在打假AI图，是假货扑面而来污染我的眼睛，或者我更介意的不是他是假的，而是细节不完美还舔着脸出来忽悠人，更难以接受的是这破玩意儿还这么有市场。 “当人们习惯了喝假酒以后 真的反而变成了错的。 ”
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自从我最近开始折腾ZIT模型 咋一打开X 满屏幕都是腿，还一半都是假图，是只有我这样么？ 还是说这几天爱国大仍子们又上班了？（前几天过春节好像消停了不少）
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文生图默认的另一个大问题就是绝的居中构图（当然可以解决 不过很难），你会发现主题就会正好像个大傻子一样出现在画面的正中间，这通常很难用提示词进行修正。
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这种作假就像古玩行里的接瓶子底差不多，图二图三都是真图，图一也是真图，但是用Qwen image edit 这类模型进行掩码后换头就这样。 这种作假已经很难区分了，容易出现的问题是换头的时候容易引起头身比例的不协调 ，不过这只是偶发问题。 很多数字人都是这样输出的。 模板可以用海量图片配合DINO 做embedding ，然后聚类 计算相似度 就可以随时基于一张真图做inpaint
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AI做图就这个用脚挑着高跟鞋👠的动作，老困难了，不经过特殊调教的模型，就算给了参考图，甚至ControlNet/DEPose/Canny 都没戏🙅…… 商业模型就更别想了，穿高跟鞋可以，挑高跟鞋就会立即触发色情警告⚠️
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帮网友训练的一款Fetish风格的超细根漆皮高跟靴的LoRA，AI在特殊领域产品展示方面确实有和很大的发展潜力。 我们准备创建Fetish & SM领域的商业化AI模型，有兴趣一起参与的朋友请私信😃
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你更喜欢AI还是真人（图4）？ 今天帮帮私信我的朋友做了一定制服装的LoRA，结合我之前训练的私有模型的出图，同一件乳胶衣的穿搭对比。 我是更喜欢AI 性感本来就是一种感觉 管它什么真的假的 反正一想之美😂😇
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“透明水晶高跟鞋露出被丝袜包裹的脚趾”这是最考验模型的，因为一般模型都会由于先验知识不足在这里崩溃掉，这就是“高熵”区域，默认的均方差Loss函数就很难评估这部分。相比来说 胸部，乳头，脸都很好训练。 乳头糊一点也看不出来，脚趾头多一个就恶心了…
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再来一组AI 女S质感的，各位专家欢迎点评🙏 主要是构图的镜头感，丝袜质感我也重新标注+掩码了一组高纯度数据重新训练了一遍。
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继续优化了一天的AI模型，以后SM大片也用不着真人了😅 我觉得这个质感 氛围感都很到位。 但是距离真正的成人模型还有很长的路要走，LoRA只能像个小扳手一样进行微调，模型的先验参数很多时候是拉不动的，不过这个质感 商业化应该也差不多了
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难点不是捆绑，而是： 1，丝袜本身的光泽和材质 2，被油光丝袜材质遮挡的若隐若现的乳头的视觉效果 线上模型不会输出这些大尺度性感内容，线下模型会对乳头，丝袜这些真实的还原做得很差。 这些只有在Low Noise阶段才会发生改变，这对于优化Loss函数是个很大的挑战。
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最近看了很多的图像相关模型的源代码和架构，其实这一代模型的架构都是类似DiT (Transformer+Diffusion) 架构，架构上整体比上一代的Unet+Diffusion 有明确又是，但是同一代模型大家关注的输出画质和细节，更多就在于有标注的训练集了， 我最近的时间精力也都是花在这方面。 也这套“低熵”的训练集，基本上是同一代模型都会有不错的训练微调效果。
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训练上万个iteration, AI直出的油光丝袜效果。我有点想把它商业化了， 有兴趣的朋友请私信。
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新训练的LoRA 模型直出效果，这材质的质感很棒了。 这才是AI生成图片该有的水平😃
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重新调整参数后的AI直接输出。各位专家请再次评价。
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这是我折腾半天优化后 专门优化丝袜质感的模型， 图二是几个不同版本的LoRA比较， 图二左上是原模型直接输出，你们觉得哪个checkpoint版本最接近真实？
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不用回想当年，就现在俄罗斯不也是一样的借口么？ 你们不还“唇亡齿寒”的支持和理解侵略者么…… 满口的仁义道德就是不干点人事儿 对吧。
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记得最近一次回家过年还是2019年，那年我说就想看看庙会的样子 还不巧那年疫情庙会还取消了，后来呀回家就只在梦里出现，祝你们新家快乐 阖家团聚 🙏
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自从昨天轰炸后 今天🇺🇦敖德萨继续全城市停水停电，😑哎…… 不让人消停啊
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请教00后，“四爱”到底啥意思？
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他要是真说了自己的姓名和部队番号这不是就算泄露军事机密了？ 😅
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最近在思考一个问题：恐龙有毛发么？ 同时期的猛犸象都有 为啥恐龙都是秃子
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继续科普一下吧： 问题现象是主体表面已经没有细节了 过于光滑 塑料感，但是在干净的表面上出现了多余的纹理，而背景的细节还是糊成一片， 这个有余CFG设置不够再denoise 初期让这里形成结构 后期玩命增加 sampling steps 是挽救不回来的，并且采样算法和调度器解决了降噪力度的问题 ，类似这种图片如果Karras 不行用Beta57 会更好，前期大步推进后期采样会扣细节