https://discord.gg/EDQD3Zpwvc 在 Proteus-RunDiffusion 的开发过程中，我们团队启动了一个探索性项目，旨在提升人工智能在艺术创作领域的能力。我们的探索之旅受到了诸如 Pony Diffusion v6 XL CLIP 等模型广泛成就的启发，这引导我们以新颖的方式对 CLIP 架构进行实验。通过一系列充满偶然性的尝试、纠错与发现，我们开发出了一种独特的 CLIP 再训练方法，这并非我们最初设定的目标。这种方法意外地在字符识别、自然语言处理，以及最显著的——艺术表达的多样性方面，解锁了新的潜力。
https://rundiffusion.com/proteus-rundiffusion#view-generation-samples
我们将这一核心发现称为“风格解锁”，它的出现完全出乎意料。这一突破使得那些原本局限于特定类型或风格（如动漫）的模型，能够创作更广泛风格的艺术作品，包括高保真的写实主义。这得益于我们重新构想的 CLIP 模型具备超越原始风格和类型边界，去解读和理解提示词的能力。
我们观察到，这种再训练还显著改善了对 CFG 缩放的处理，有效地将其范围从 3 扩展到 50，而没有了之前的限制或失效问题。这一增强为 AI 生成艺术在创意表达和技术可靠性方面开辟了新的途径。
在使用方面，我们建议将 CLIP 设置为 -2，并策略性地使用轻度负面提示词，以优化 Proteus-RunDiffusion 的艺术输出效果。CFG 设置可根据项目需求进行调整，标准需求下 8.5 是理想选择，而进行更多艺术探索时则可设为 3.5。该模型支持并鼓励使用各种标签进行实验，为用户提供深入探索其创意愿景的自由。
使用 Proteus-RunDiffusion：期待不一样的体验
当您开始使用 Proteus-RunDiffusion 时，请准备好迎接与您用过的其他 AI 艺术模型不同的体验。它的设计独树一帜，这意味着它会以自己独特的方式响应您的提示和指令。这种差异正是它的特别之处，但也意味着存在一个学习过程。您需要一些时间来熟悉它的工作方式和功能。因此，在开始使用时，请保持开放的心态，并准备好调整您的使用方法。
重要的是，我们想澄清，Proteus-RunDiffusion 的开发虽受现有作品启发，但并未直接整合或修改诸如 Pony Diffusion 的 CLIP 等模型的特定组件。我们的进步是我们专有研究和开发工作的成果，旨在增强不同 AI 艺术生成平台的创作可能性和兼容性。