FinalCut (SDXL)

名称：FinalCut (SDXL)
类型：Checkpoint Trained
基模：SDXL 1.0
大小：Full Model fp32 (12.92 GB)
文件：2A600EA6175BDD3BDC65516272F97A91.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1864658/finalcut-sdxl
网盘：https://pan.baidu.com/s/1TMCYhoFod2B5uo43o2YMeQ?pwd=ehd5

模型架构与训练特性

FinalCut SDXL是基于SDXL 1.0架构训练的精细化模型，采用分层式训练策略。模型在保留SDXL原生写实风格的基础上，通过多阶段美学优化训练显著提升了视觉质感。技术文档显示其训练分为三个阶段：基础架构适配、高分辨率美学强化和细节增强，最终实现1024x1024原生分辨率下的高保真输出。

核心功能特点

该模型在人物肖像生成领域表现突出，尤其擅长亚洲人像的细节刻画。测试结果显示其面部特征生成准确度达到业界领先水平，能精准处理五官比例和肤色纹理。模型支持多种艺术风格输出，从超写实到轻度风格化均可胜任，且在人像与场景的融合度方面具有独特优势。

参数配置建议

推荐采用20-30采样步数配合Euler a采样器，CFG值建议设置在5-7之间。针对人像生成，建议启用高清修复功能（hires fix）并将放大算法设置为R-ESRGAN 4x+。负面提示词应包含“blurry, malformed hands, duplicate”等常见质量缺陷描述。

应用场景指南

特别适用于商业人像摄影、角色概念设计、时尚海报制作等专业场景。在实际使用中，建议采用分层式提示词结构：首行定义主体特征，次行描述环境细节，末行指定艺术风格。例如“专业模特肖像，自然光线下，柔焦效果”的提示词结构可获得最佳效果。

后期处理方案

生成结果建议使用面部修复插件进行增强，推荐CodeFormer权重0.7配合0.3的保真度设置。对于需要印刷输出的作品，可使用Ultimate Upscaler进行2倍放大，并适当添加锐化滤镜提升细节表现力。