名称：CyberRealistic Flux
类型：Checkpoint Merge
基模：Flux.1 D
大小：Pruned Model fp16 (22.17 GB)
文件：BE6164E8C8FB6719AF980DA813A26DBC.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1799857/cyberrealistic-flux
网盘：https://pan.baidu.com/s/1SSDT0_TCkvx2HVTEwLg0kw?pwd=t5f9

CyberRealistic FLUX 模型深度解析

技术架构与训练特色

基于Stable Diffusion FLUX架构构建，该模型采用多阶段精细化训练策略。训练数据集经过严格筛选，包含高质量艺术创作与摄影作品，确保输出内容的细节丰富度。模型支持标准文生图、图生图功能，兼容主流AI绘画工具。

核心特性解析

• 写实表现力：在人物肖像、场景重建方面表现出色，皮肤纹理、光影效果处理自然
• 细节控制：能够准确理解复杂提示词，实现精细化的场景元素控制
• 风格适应性：在保持写实基调的同时，可适配不同艺术风格需求

参数配置建议

推荐使用CFG Scale 7-9，采样步数25-35之间可获得最佳效果。采用DPM++ 2M Karras或Euler a采样器能平衡生成速度与质量。分辨率建议设置在768x1152或832x1216比例，保持1:1.4至1:1.6的人物比例。

提示词构建技巧

正向提示词应包含具体细节描述：主体特征、环境光线、材质质感等要素。负面提示词需明确排除失真、模糊等常见问题。建议使用分层描述法，先定义主体再补充细节特征。

适用场景推荐

专业人像创作、概念设计可视化、产品原型展示等对真实感要求较高的场景。特别适合需要精确控制细节的商业项目，能够有效减少后期修改成本。

后期处理建议

生成后可适当使用面部修复功能增强细节。建议配合ControlNet进行姿态控制，使用Tile模型进行分辨率提升时能保持画面一致性。

该模型在保持FLUX架构稳定性的基础上，通过精心调优实现了更精准的写实控制，适合追求高质量输出的专业创作者使用。