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Illustrious 画师标签列表 — WAI illustrious v17

artist --count 16,295[12/272]
jujunaught
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mankai kaika
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moketa
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hiroyama hiroshi
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urec
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yomosaka
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rkrk
ARTIST0x029A
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drive shot
ARTIST0x029B
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dingding (chongsangjun)
ARTIST0x029C
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magako
ARTIST0x029D
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fellatrix
ARTIST0x029E
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hidulume
ARTIST0x029F
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daram (shappydude)
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chamchami
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konbu wakame
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jellytits-7
ARTIST0x02A3
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musouzuki
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toridamono
ARTIST0x02A5
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cyjalway
ARTIST0x02A6
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shirokuma a
ARTIST0x02A7
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samidare (hoshi)
ARTIST0x02A8
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kurofude anna
ARTIST0x02A9
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yuritamashi
ARTIST0x02AA
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irokohaku
ARTIST0x02AB
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haruri
ARTIST0x02AC
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john doe (jdart)
ARTIST0x02AD
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freedom nakai
ARTIST0x02AE
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shin'yashiki
ARTIST0x02AF
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nakamura yukitoshi
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swd3e2
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kinjo kuromomo
ARTIST0x02B2
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mel (melty pot)
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janong
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hototogisu (7kanu 7ra)
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shimada fumikane
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suo bu ye feng
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agawa ryou
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yukataro
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chen bin
ARTIST0x02BA
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ririko (zhuoyandesailaer)
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ett
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kunabishi
ARTIST0x02BD
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mikoscrub
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2
vertigris
ARTIST0x02BF
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the golden smurf
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chacharan
ARTIST0x02C1
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satou shouji
ARTIST0x02C2
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herohero (higashi no dou)
ARTIST0x02C3
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rabbit (wlsdnjs950)
ARTIST0x02C4
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amagai tarou
ARTIST0x02C5
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makochan42
ARTIST0x02C6
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domi (hongsung0819)
ARTIST0x02C7
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djheycha
ARTIST0x02C8
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tsukasawa takamatsu
ARTIST0x02C9
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togetoge (jakusanseimk2)
ARTIST0x02CA
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chomoran
ARTIST0x02CB
2
melon22
ARTIST0x02CC
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happening18
ARTIST0x02CD
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fujima takuya
ARTIST0x02CE
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derauea
ARTIST0x02CF
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这类标签会改变什么

本页的样图由 Stable Diffusion 系模型生成:以 Illustrious XL 为基础的 WAI illustrious v17,用与 NovelAI 相同的 Danbooru 标签、相同的 seed 和提示词生成。在本地 Stable Diffusion WebUI 或 ComfyUI 中使用 Illustrious 系模型(Illustrious、NoobAI、WAI 等)时,可以先在这里确认标签的效果;每个标签的详情页会与 NovelAI V5、V4.5 并排比较。

本页是 NovelAI 可用的画师(插画师)标签列表。画师标签(artist tag)用来让 NovelAI Diffusion 模仿某位画师的画风。线条粗细、上色质感、脸型、配色等画面要素会一起改变。角色和服装标签决定“画什么”,画师标签决定“怎么画”。 目前以 ILLUST 收录了 16,295 个标签。

这里只收录在 NovelAI 中确认有效的画师标签。所有图片都使用相同的 prompt、相同的 seed 和相同的生成参数,只替换一个画师标签,所以两张图的差别就是这个标签带来的画风差异。并排看一眼,就能判断哪个画师标签更接近你想要的效果。也可以按画师名查找要放进提示词的画师标签。

画师标签的写法与 Danbooru 标签一致。因此在 Stable Diffusion 的 Danbooru 系模型(Animagine、Illustrious、NoobAI 等)中,也能直接使用同样的画师标签。不同模型的反应强度不同,请把这里的图片当作 NovelAI 的样例来看。

用法与书写位置

画师标签放在 prompt 靠前的位置效果更强。例如“<画师标签>, 1girl, solo, best quality, masterpiece, cowboy shot”。并列 2~3 位画师的标签会混合画风,得到单个画师画不出的中间风格,也就是常说的画师串。效果太强时,可以写成“0.8::<画师标签>::”降低权重,在保留角色还原度的同时只淡淡加上画风。

排序方式中,SCORE 按 Danbooru 代表分数排序,POSTS 按作品数排序,FAVS 按本站的 ♥ 数排序。想找评价稳定的画师用 SCORE,想试训练数据多的画师用 POSTS。打开感兴趣的卡片,可以用同一 seed 对比 V5 和 V4.5 的生成结果。

V5 与 V4.5 的区别

同一个画师标签,V5 往往更接近该画师的画风。在 V4.5 中没有反应、在 V5 中却有反应的标签也很多。另一方面,V4.5 广泛包含较旧的训练数据,对于早期画师或同人系画师,有时 V4.5 更合适。建议先用 V5 试,不合适再换回 V4.5。

常见问题

画师标签应该写在哪里?
写在 prompt 靠前的位置。越往后影响越弱。想调整强度时,用“0.8::标签::”的形式指定权重。

放入多个画师标签会怎样?
画风会混合。2~3 位以内比较稳定,越多特征越淡,最后会变成不像任何一位画师的画风。

列表里没有的画师标签不能用吗?
这里只收录在 NovelAI 中确认有效的标签。没有收录的标签可能反应较弱,或者尚未验证。确认后会陆续添加。

图片是画师本人的作品吗?
不是。全部是 NovelAI Diffusion 根据画师标签生成的样图,不包含画师本人的作品。