mo-di-diffusion on Hugging Face 对比 OrangeMixs on Hugging Face

mo-di-diffusion 是一个在 Hugging Face 上微调的 Stable Diffusion 1.5 检查点，能够渲染具有现代动画电影风格的角色和场景。创作者 nitrosocke 使用 DreamBooth 对来自一家知名动画工作室的截图进行了训练，采用了先验保持损失和文本编码器训练，训练步数超过 9,000 步。将提示词中加入 modern disney style 令牌即可触发该美学效果。

通用的 SD 1.5 检查点旨在实现照片级真实感或广泛的插画风格。mo-di-diffusion 则专注于那种光滑的角色动画外观，这也是为什么游戏英雄、动物和风景的示例提示都偏向电影感而非摄影感。权重通过标准的 Diffusers StableDiffusionPipeline 加载，因此您可以在本地、Colab 或 Hugging Face Spaces 中运行，无需专有 API。

艺术家、爱好者和开发者在尝试角色概念时会使用 mo-di-diffusion，当他们希望获得类似迪士尼风格的渲染效果而不想委托定制模型训练时。模型卡附带 Python 示例代码、Gradio 演示链接，并注明了 ONNX、MPS 和 FLAX 导出选项。该模型可免费下载，采用 CreativeML OpenRAIL-M 许可证，允许商业使用，但需遵守许可证中的危害限制。

OrangeMixs on Hugging Face 托管了 WarriorMama777 的 Stable Diffusion 合并检查点集合，用于文本到图像动漫与插画创作。该仓库捆绑了 AbyssOrangeMix3、VividOrangeMix、BloodOrangeMix 与 EerieOrangeMix 等系列，每个均通过 U-Net 块权重合并调校，以适配不同绘画风格与写实程度。

与单基础 SD 1.5 检查点相比，OrangeMixs 发布完整的合并配方、SHA256 哈希、采样器设置及变体后缀（如 _sfw、_nsfw 与 _hard），方便用户按预期输出选择检查点。每个 AOM3 文件约 1.98 GB，README 还记录了社区测试的负面提示词、CFG 范围与 hires fix 设置。

OrangeMixs 面向使用 Automatic1111、ComfyUI 风格工作流或 Hugging Face Diffusers 库的本地 Stable Diffusion 用户。下载在 CreativeML OpenRAIL-M 许可证下免费提供，并附有可选的 Gradio 演示及对 Draw Things 与 DiffusionBee 的导入支持。