你在画图的时候有遇到过这样的问题吗？
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有想要的标签，但是模型怎么也画不出来？
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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？
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,
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不需要额外的prompts，就能生成高质量的插画,
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与典型的ACG模型对比，标签准确度提升了35%,
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:
https://github.com/RimoChan/rimo_random_mix
好，就这样，大家88，我要回去和1girl亲热了！
描述:
训练词语:
名称: rimoconfusion_v32.safetensors
大小 (KB): 3838331
类型: Model
Pickle 扫描结果: Success
Pickle 扫描信息: No Pickle imports
病毒扫描结果: Success
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