悠船定期推出新的模型版本,以提高一致性、效率、质量和风格。你可以使用控制面板中的模型版本使用不同的版本,也可以在提示词中添加 --version 或 --v 参数切换模型版本。不同的模型在生成不同类型的图像方面各有优势。
Niji 7
Niji 7 是专为动漫创作打造的重大版本升级,系统性提升了 提示词理解、画面连贯性、线条表现与留白美学能力 ,使角色与画面在复杂场景中更加清晰、稳定且可控,为动漫创作者和爱好者提供专业级 AI 艺术创作体验。
一、如何使用
- 您可以在提示词后添加--niji 7
- 或者在设置中版本一栏选择niji 7
二、核心亮点
- 超清细节:本次版本最大的提升在于画面整体连贯性。无论是凝视角色眼眸中的倒影,还是梦境背景里每一片独立的花瓣,现在每一个细节都清晰无比。

- 提示词理解:模型现在能更精准地响应您具体(甚至有些“字面化”)的描述。它更倾向于给您“所写即所得”的结果。

左边是一本蓝色的书,右边是一本黄色的书

短发粉发少女,琥珀色眼眸,小虎牙,长着两条尾巴,每条尾巴尖都卷着一颗草莓
- 务必尝试sref:我们向后兼容了大部分功能,其中强烈推荐您体验风格参考(sref)的增强表现。
- 关于cref:cref功能并未包含在内。我们正在筹备一个比旧版cref更棒的秘密惊喜,敬请期待!
- 线条与留白:Niji V7深入探索了动漫的核心——线条之美,并成功攻克了“极简即最难”的创作挑战。同时,我们降低了默认渲染,带来更扁平、更具绘画感的视觉风格,突出画面底层的连贯与清晰。
V7版本 (悠船默认版本)

V6.1版本
V6.1 提供了更一致的生成能力,比如说手臂,腿,手,身体,植物,动物等。同时,图像的质量,细节,和生成速度也得到了提升。6.1带来的主要新特性就是新的--q 2 模式,用于增加图像纹理,但是一定程度上会降低图像的一致性,同时生成的时间会延长。模型对美学也有了提升,程度超越v6。
V6版本
版本6增强了对较长输入的提示准确性,提高了连贯性和知识储备量,并具有高级图像提示功能

V 6 + --style raw参数
如果需要提高模型对提示词的服从性和执行力,可以使用--style raw参数进行微调

V 5.2版本
该模型生成的结果在色彩、对比度和构图上更细致、更清晰。与早期模型相比,它对提示词的理解也更胜一筹,并且对--stylize参数的所有取值反应更灵敏。
如需使用此模型,请您在提示词末尾添加 --v 5.2参数或在设置面板的版本选项中,选择5.2。

V 5.2 + --style raw参数
模型5.1和5.2可以使用--style raw参数进行微调,从而提高模型对提示词的执行力

V 5.1 版本
使用版本5.1,您可以在提示词末尾增加--v 5.1参数,或者在设置面板中的版本一栏选择5.1。
该型号具有一定的默认美化效果和自然语言的理解能力,并支持纹样平铺等高级功能。


Niji 6
Niji 模型对动漫、动漫风格和动漫美学有更深入的了解,擅长动态和动作镜头以及以人物为中心的构图。因此,该模型主要用于制作动漫和插图风格。
如需使用该模型,请在提示词末尾添加 --niji 6参数或在设置面板的版本选项中,选择Niji 6。

Niji 6 vs. Version 6

Niji 5
要使用此模型,您可以在提示词末尾增加--niji 5参数,或者在设置面板中的版本一栏选择Niji 5。
该模型对 --stylize参数非常敏感,您可以尝试用不同的风格化参数对图像进行微调
Niji 5 + --style 参数
Niji 5还可以使用--style参数进行微调,从而获得独特的外观。您可以尝试--style cute(可爱风格)、--style scenic(风景风格)、--style original(原始风格)或 --style expressive(表现风格)来生成具有特定风格的图像。
--style cute 可以创建可爱、引人注目的角色、道具和场景
--style expressive 能生成更精致且内容丰富的插图式图像
--style scenic 生成的图片具有梦幻般的背景环境和电影般的角色感
--style original 用原版Niji 5进行生成

--style cute

--style expressive

--style scenic

--style original

如何切换模型
使用version参数
在提示词的末尾增加 --version 或 -- v
例如,--v 5.2代表使用5.2版本,--niji 6 代表使用Niji 6版本
网站设置
你可以使用想象栏中的设置按钮来设置默认版本:

从下拉菜单中选择你偏好的版本。除非在单独的提示词中使用 --version 或 --v 参数指定不同的版本,否则你的图像将使用该版本生成。
