你在画图的时候有遇到过这样的问题吗？<ol><li>有想要的标签，但是模型怎么也画不出来？</li><li>单张图片的标签数变多时，模型顾此失彼，B标签加上之后A标签又没了？</li></ol>好在聪明的莉沫酱用了一些聪明的算法，对模型的标签语义能力做了优化，效果显著。<ol><li>不需要额外的prompts，就能生成高质量的插画。</li><li>与典型的ACG模型对比，标签准确度提升了35%。</li></ol>用了RimoConfusion之后再也不用担心txt2img不听话啦！推荐的参数为CFG scale = 7，steps = 50，vae用blessed2，Negative prompt仅用worst quality, low quality。当然你也可以直接点上面的样例图片看。然后具体算法和测试结果可以看这里:<a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/RimoChan/rimo_random_mix">https://github.com/RimoChan/rimo_random_mix</a>好，就这样，大家88，我要回去和1girl亲热了！

RimoConfusion

rimoconfusion_v21.safetensors

rimo random mix

Files with SHA256: c0f0b6c83cfad0b61e693fa325999372326f8610bd3cde8b588cac2dcc7dc100