สมาชิก PixAI
PixAI
PixAI
Generate
Sign in
หน้าหลัก
สร้าง
โมเดล
Studio
NEW
ประกวด
สร้างด้วย Mio.2
กล่องเครื่องมือ
NEW
Guide

SDXL

GOD infinity – for Danbooru/e621 artist styles

#Furry
เครื่องมือ AI
  • เครื่องมือสร้างอนิเมะด้วย AI
  • เครื่องมือสร้างฟิกเกอร์อนิเมะ
  • เครื่องมือสร้างชีทตัวละคร
  • เครื่องมือสร้างปกนิตยสาร
  • เครื่องมือสร้างตุ๊กตาสำลี
  • เครื่องมือสร้างรูปปั้นยักษ์

สำรวจ

  • แท็กที่กำลังได้รับความนิยม
  • อันดับ
  • ตลาดโมเดล
  • ประกวด
  • ข่าว

เกี่ยวกับ

  • Guide
  • วิธีใช้ PixAI
  • Tsubaki.2
  • รู้จักกับ Mio
  • กฎเนื้อหา

ราคาและความช่วยเหลือ

  • สมาชิก
  • แพ็กเครดิต
  • ติดต่อ

แอปมือถือ

  • ดาวน์โหลดแอป PixAI
  • App Store
  • กูเกิล เพลย์
© 2026 PixAI
  • ข้อกำหนดในการให้บริการ
  • นโยบายความเป็นส่วนตัว
  • นโยบายลิขสิทธิ์
  • Attributions
  • กฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางการค้าเฉพาะ
GOD infinity – for Danbooru/e621 artist styles - AI Model cover image
อัปโหลดเมื่อ
7 มิ.ย. 2569 13:24
การใช้งาน
57
รีวิว
ยังไม่มีรีวิว
ขั้นตอนการสุ่ม

32

วิธีการสุ่มตัวอย่าง

Euler a

ค่า CFG

7

ไม่ต้องการ

low quality, missing fingers, watermark, username, artist name, copyright_name, signature, warm filter, jpeg artifacts, frame, distorted, mutation,

สิทธิ์
  • Allow image generation & sharing
  • อนุญาตให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดโมเดลของคุณ
  • เชิงพาณิชย์

คำอธิบาย

https://civitai.red/models/2539936/god-infinity-for-danboorue621-artist-styles

GOD infinity V_PRED (v10.2) – personal merge for Danbooru/e621 artist styles

What is this? An evolution of my personal merge, now updated to version 10.2. Like the previous version, this model was created for personal use but is shared here for those who are interested in experimenting with these specific styles.

Important note I am still using AMD hardware. This means you may not get an exact 1:1 bit-level replica of the demo images if you are on Nvidia, but the outputs will be very close using the same parameters and the embedded workflows.

Who is it for? This model is designed for creators who prefer diverse artist styles, textures, sketches, manga, and expressive anime representations over standardized, highly polished outputs. It is built to interpret a wide variety of tags from Danbooru and e621.

Technical details & V-Prediction Unlike the previous 9.1 (eps) version, GOD infinity V_PRED is built on a completely different set of fine-tuned models trained on the v-prediction (v_pred) target.

Crucial Setup Note: Proper configuration is mandatory. Without the correct v-prediction settings, the model will not generate properly and will produce a broken, noisy mess.

In ComfyUI: You must use the ModelSamplingDiscrete node and set the sampling parameter to v_prediction.

Other WebUIs (Forge, Automatic1111, etc.): If you are unsure how to run v-prediction models on your preferred platform, please look up the instructions independently. It requires specific settings, but the result is well worth the effort.

Why V-Prediction? Transitioning to this architecture offers several distinct characteristics:

Better, more in-depth prompt adherence.

Deeper, richer black tones.

Consequently, improved overall contrast on average.

Useful Tips for Creators:

Quality Tags Caution: Standard quality/aesthetic tags (such as "masterpiece", etc.) have a strong influence on the rendering characteristics of specific artist styles. They can significantly alter shadow realism, color correction, and contrast. Use them sparingly, or leverage them intentionally to customize and tweak the output style.

Handling Monochrome: Some artist styles integrated into this merge have a tendency to produce monochrome, two-tone, or three-tone images by default. If you want to force color, adding the tag monochrome to your negative prompt is usually effective.

How to use: The demo images use a straightforward setup:

Initial generation pass

Upscaler Workflows are embedded in the metadata of the demo images.

You can find me here: Telegram: https://t.me/eternitykek Twitter/X: https://x.com/eternity_heh

Note on the previous version (GOD 9.1): If you are looking for the previous GOD 9.1 (eps) version — it is a standard epsilon-target model. It is fully compatible with standard SDXL LoRAs and regular workflows without requiring any v-prediction configuration.

คอมเมนต์