V4.5画师
▾
>

senya fuurin

110 Danbooru 投稿 · 最高分 94 · V4.5 / ILLUST

Same seed · seed 1234点击图片放大
NovelAI V4.5 使用「senya fuurin」标签的 AI 生成示例图
V4.5NAI Diffusion Anime V4.5
NovelAI ILLUST 使用「senya fuurin」标签的 AI 生成示例图
ILLUSTWAI illustrious SDXL v17
Promptsenya fuurin, 1girl, solo, best quality, masterpiece, cowboy shot, sfw, fully clothed, looking at viewer

画风相近的画师

按本站 V4.5 示例比较的顺序,不是比较画师本人的作品。
NovelAI V4.5 使用「flying-frappuccino」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「kuwashima rein」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「bureoeve」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「oiun」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「miyasaka miyabi」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「chilakkk」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「kao ru05」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「luzzi (milllim)」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「ailu elf」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「00047」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「kyouichi」标签的 AI 生成示例图♥0
NovelAI V4.5 使用「risyo」标签的 AI 生成示例图♥0

关于“senya fuurin”标签

senya fuurin 是 NovelAI Diffusion 可以使用的画师标签。Danbooru 上有 110 篇投稿,静态图的最高分数为 94。上方示例把这个标签放在固定基准提示词的开头,并以 seed 1234 生成,因此与其他标签的差异都来自这个标签。

各模型画出的 senya fuurin

V5

忠实遵循姿势和表情的指定,适合端正的立绘。

V4.5

更强烈地体现脸型、线条和配色,适合想突出画风的时候。

ILLUST

本地模型 WAI illustrious SDXL v17。可以看到同一标签在 NovelAI 以外的表现。

senya fuurin 在提示词中的写法

把画师标签放在前部,后面接主体和质量标签。

基本senya fuurin, 1girl, solo, best quality, masterpiece
角色senya fuurin, hatsune miku, 1girl
混合senya fuurin, flying-frappuccino, 1girl

混合示例使用本站画风最接近的 flying-frappuccino。 负面提示词和完整设置请见 使用条款。

示例的生成条件

所有图片都以 832×1216、seed 1234、23 step、k_euler_ancestral 生成。基准提示词和负面提示词对所有标签相同,只替换要测试的标签。被 NSFW 检查判定的图片会换 seed 重新生成或隐藏。

Danbooru wiki 摘录

Taiwanese artist.

Artist name: 雪村花奈 (Japanese reading: Yukimura Kana, Chinese reading: Xuecun Huanai) Old name: 千夜風鈴 (Sen'ya Fuurin) Circle name: 電萌 (DenMoe)

h4.See also

来源:Danbooru wiki · senya_fuurin ↗

常见问题

NovelAI 能识别 senya fuurin 吗?

请对照本页的示例。本站所有标签都使用相同的 seed 和基准提示词,画面上的差异都来自 senya fuurin。

senya fuurin 在提示词中怎么写?

把“senya fuurin”写在提示词前部,并用逗号与其他标签分开。

哪些画师的画风和 senya fuurin 相近?

根据本站 V4.5 示例比较,flying-frappuccino、kuwashima rein、bureoeve 最接近。

V5 和 V4.5 该用哪个?

V4.5 更能体现标签的特色,V5 的姿势更稳定、瑕疵更少。