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title: 4Guofeng4XL_v1125D
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D.md"
repository: NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D
chinese_name: "国风4 GuoFeng4 XL"
last_updated: 2023-09-20
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: text-to-image-synthesis
tasks:
  - text-to-image-synthesis
model_type:
  - stable_diffusion
parameters: 3.5B
tensor_type:
  - F16
library_name:
  - lora
  - safetensors
  - pytorch
frameworks:
  - pytorch
language:
  - cn
  - en
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  - mm
downloads: 5142
stars: 9
tags:
  - stable-diffusion
  - stable-diffusion-diffusers
  - text-to-image
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# 4Guofeng4XL_v1125D

> 4Guofeng4XL_v1125D - NickYuan 在 ModelScope 开源的模型。4Guofeng4XLv1125D Model Card GuoFeng4模型 - 这是一个微调后的全能的SDXL模型，也可以说是对国人喜欢的画风微调过的模型，具有2.5D，CG，游戏，建模质感。基于SDXL1.0训练。因为SDXL的升级，它的泛化性大大增强，如果你愿意尝试你可以用这个模型画出许多有意思的东西，以及不限于2.5D的画面。

NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D 是 ModelScope 魔搭社区上的 3.5B 参数text-to-image-synthesis模型，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: text-to-image-synthesis
- **Parameters**: 3.5B
- **Tags**: stable-diffusion, stable-diffusion-diffusers, text-to-image
- **Downloads**: 5142
- **Stars**: 9
- **Last updated**: 2023-09-20

Source: https://www.modelscope.cn/models/NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D

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# 4Guofeng4XL_v1125D Model Card
GuoFeng4模型 - 这是一个微调后的全能的SDXL模型，也可以说是对国人喜欢的画风微调过的模型，具有2.5D，CG，游戏，建模质感。基于SDXL1.0训练。因为SDXL的升级，它的泛化性大大增强，如果你愿意尝试你可以用这个模型画出许多有意思的东西，以及不限于2.5D的画面。


##推荐参数：
CLIP 终止层数：2
迭代步数：40
CFG Scale：8
采样方法：DPM++ 2M SDE Karras
推荐分辨率（横竖皆可）：1024×1024

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## modelscope usage
```
pip install invisible_watermark transformers safetensors
pip install diffusers==0.18.0
```

```python
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.pipelines import pipeline
import cv2

pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis, 
                model='NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D',
                use_safetensors=True,
                model_revision='v1.0.0')

prompt = 'a dog'
output = pipe({'text': prompt})
cv2.imwrite('result.png', output['output_imgs'][0])
```

### Clone with HTTP
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/NickYuan/4Guofeng4XL_v1125D.git
```