NovelAI Diffusion V4.5 完整版发布，图像质量全面提升

NovelAI 近日正式发布了NovelAI Diffusion V4.5 完整版模型（Full Version），将此前广受好评的 V4.5 Curated 版本中的增强功能带入完整模型中，进一步提升了图像生成的质量与提示理解能力。

这是目前 NovelAI 推出的功能最全面、表现最稳定的模型之一，适用于需要高质量图像输出的创作者和开发者。

主要更新亮点

1. 图像质量与保真度显著提升

相比前代 V4 模型，V4.5 在以下几个方面进行了改进：

• 扩展并更新了训练数据集，引入最新内容
• 提升了对复杂提示的理解能力
• 增强了多角色提示分离处理效果

此次完整版模型在构建过程中吸取了 V4 Curated 的经验，避免了冷门知识丢失的问题，因此不仅保留了原有智能性，还在多个测试场景中表现出更优的结果。

功能状态说明

内部盲测结果对比

在一组由用户参与的盲测实验中，我们比较了 V4.5 Curated 和 V4.5 完整版 的图像生成效果，涵盖以下三种任务：

1. 可见提示下选择更喜欢的图像
2. 不可见提示下选择更喜欢的图像
3. 判断哪张图像更符合提示

结果显示：V4.5 完整版在所有任务中均表现优异，尤其在无提示参考的情况下，其图像美观性和提示遵循能力更为突出。

强调与负值强调功能增强

V4.5 对“强调语法”进行了架构层面的改进，扩展了可用范围：

• 强调值可高达甚至超过 10，输出仍保持稳定
• 新增负值强调语法，用于排除或反向引导图像内容

负值强调使用示例：

• 移除特定元素：-1::hat::
• 加强视觉效果：-2.5::flat color::
• 改善背景氛围：-1::simple background::, location

这种新语法为图像控制提供了更多可能性，特别是在需要“避免某些特征”的情况下，比传统 negative prompt 更加高效。

标签更新与命名调整

部分标签在 V4.5 中进行了更新或重命名，以提高一致性与实用性：

此外，以下常见质量与美学标签继续有效：

• 质量标签：best quality, amazing quality, normal quality 等
• 美学标签：masterpiece, aesthetic, displeasing 等
• 年份标签：如 year 2025，用于引导特定风格趋势
• no text：避免图像中出现不必要的文字或标志

图像文本提示方式改进

在 V4.5 中，不再要求文本提示必须全大写。

操作提示：

• 使用 Shift+Enter 插入换行
• 多段文本可用空行分隔
• “Text:” 必须位于提示末尾，否则可能导致后续标签被误识别为文本内容

最佳实践建议：控制文本长度在 120 字符以内（含空格），以获得更准确的结果。

画廊资源开放

为了帮助用户快速上手，NovelAI 提供了配套的图像画廊资源。这些图像包含完整的元数据信息，只需将其拖入图像生成页面，即可一键导入提示词和参数设置，轻松复现或修改已有作品。