Animagine XL3.1，一款全新的开源动漫主题文本到图像模型，已经正式发布。该版本在原有的基础上进行了一系列的升级和优化，使其对广泛的动漫作品和风格的理解更加深入，覆盖了从古老到现代的各种艺术风格。
Animagine XL3.1通过整合新的数据集，扩展了其对动漫作品的理解范围。无论是经典的作品，还是最新发布的动漫，都能被该模型准确地捕捉和理解。这一特性使得Animagine XL3.1在生成图像时，能够更好地反映出各种动漫的风格和特点。
模型下载地址: https://huggingface.co/cagliostrolab/animagine-xl-3.1
Animagine XL3.1还解决了过曝问题，提高了生成图像的质量。通过对算法和训练过程的优化，该模型在生成图像时，能够更好地控制图像的亮度和色彩，从而避免了过曝现象的出现。
Animagine XL3.1还新增了美学标签，更新了质量和年份标签。这使得用户在生成图像时，可以指定特定的美感和时代风格，从而生成更符合用户需求的图像。
为了提高生成结果的准确性，Animagine XL3.1采用了标签排序的方式。通过这种方式，模型在生成图像时，可以更准确地根据输入的标签进行生成，从而提高了生成结果的准确性。
在技术层面，Animagine XL3.1使用了2x A10080GB GPU进行了约350小时的训练。这种高级别的硬件设备，使得模型在训练过程中，能够更好地学习和理解动漫的各种细节和色彩表现。
值得一提的是，Animagine XL3.1模型预训练使用了一个包含870000张有序且标注的图像的数据集。这些图像覆盖了广泛的动漫角色、风格和主题，为模型提供了一个深厚的知识基础。
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