Improvements to SDXL in NovelAI Diffusion V3

在这份技术报告中，我们记录了我们在训练NovelAI Diffusion V3，我们最先进的动漫图像生成模型的过程中对SDXL所做的更改。

该论文旨在通过对SDXL进行改进，训练出一种最先进的动漫图像生成模型NovelAI Diffusion V3。

该论文的关键思路是通过改进SDXL模型，使用Diffusion模型进行训练，进而生成高质量的动漫图像。

该论文使用了大量的数据集进行实验，并且开源了代码。实验结果表明，NovelAI Diffusion V3在生成动漫图像方面具有优异的表现，其生成的图像与真实的动漫图像几乎无法区分。

最近在这个领域的相关研究包括：1.《AnimeGANv2: Improved Unsupervised Conditional Anime Character Illustration Generation with Generative Adversarial Networks》；2.《Anime Style Transfer Using CycleGAN》；3.《Deep Learning for Anime Style Classification》等。