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license: openrail |
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datasets: |
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- Carzit/SukaSuka-image-dataset |
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## chtholly lora模型合集 |
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## 使用数据集：https://huggingface.co/datasets/Carzit/SukaSuka-image-dataset |
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中珂院炼金学分院QQ群,群号715311859 |
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## 详细说明： |
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例如 chtholly-anylora-fanju-20 |
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anylora是训练用的底膜，fanju是训练的数据集使用的多为番剧图片，所以会有很好的番剧效果 |
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### 统一测试参数为 （大致框架） |
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建议使用高epoch的lora模型时，减小词相关力度，在4-7之间 |
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(masterpiece, best quality, hi-res:1.2),1girl, solo,upper body,long hair, blue hair, blue eyes, two side up, dress, <lora:chtholly-animefull-fanju-20-000010:0.65> |
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ugly,bad anatomy,bad hands,extra hands,missing fingers,broken hand,more than two hands,well proportioned hands,more than two legs,unclear eyes,missing arms,mutilated,extra limbs,extra legs,cloned face,fused fingers,extra digit, fewer digits,extra digits,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,large breasts,worst quality,low quality,normal quality,mirror image, Vague |
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euler a 512 768 30 8 |
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其中lora模型名称更换但是权重为0.65 |
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个人建议出图权重在0.6-0.8之间 |
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### 因为个人原因，就展示了底膜为anylora时使用这些lora |
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### 具体参数可以自己查看，主要使用了epoch为5,10,15,20 |
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#### lora:chtholly-animefull-fanju-20 |
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#### lora:chtholly-anylora-fanju-20 |
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因为底膜与训练一致，有一定加成 |
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#### lora:chtholly-anylora-chatu-20 |
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还有一个是前标为30的，这个可以使用更低的epoch的版本。 |
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## 总结 |
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因为数据集相对较少，并且是没有特别设置提示词全部标注 |
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所以会遇到颜色污染的问题，当然，这个是很好解决的 |
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1.减少词相关力度，这个方法同样适用于解决lora相互影响造成的颜色污染（使用latentcouple时） |
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2.降低lora权重 通常范围是0.6-0.8 |
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3.lora分布/灵活控制权重 |
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使用https://github.com/a2569875/stable-diffusion-webui-composable-lora |
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对lora进行步数控制，（个人试验过权重控制，但还没有什么经验能总结出来。。。） |
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4.lora分层，这个是直接去找别人的参数，这里不在赘述，可以在b站大学搜索到相关信息。 |
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前三个方法是我最常用的了 |
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希望能够给你带来启发。 |
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### 我该选择什么模型？ |
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因为前标很大，并且没有提示词，所以我的建议是使用epoch适中的 |
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比如 10左右的，当然，并不是说20以及更高的不能用，只是调起来会相对要明细一些。 |
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望采纳。 |
