Belly Button Remover

该模型会移除肚脐。无需使用关键词。

训练方式：

• 对一张图像进行LoRA过训练

• 对该图像的编辑版本（此例中肚脐被修复移除）进行第二个LoRA过训练

• 重复上述步骤数次

• 将所有基于编辑图像训练的LoRA合并为checkpoint_a

• 将所有基于未编辑图像训练的LoRA合并为checkpoint_b

• 从checkpoint_a - checkpoint_b中提取LoRA

• 通过试错法将LoRA中非必要模块置零，以减少其对生成图像的副作用

参考以下指南：

/model/98334/difflorafaceshadowtweaker

https://1lemon1lemon.netlify.app/2023-06-27_difflora/

训练使用：

https://github.com/bmaltais/kohya_ss

使用以下命令进行LoRA过训练（路径已替换为...）：

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=2 "train_network.py" --enable_bucket --pretrained_model_name_or_path="..." --train_data_dir="..." --resolution="768,768" --output_dir="..." --logging_dir="..." --network_alpha="16" --save_model_as=safetensors --network_module=networks.lora --unet_lr=0.001 --network_train_unet_only --network_dim=32 --output_name="01a" --lr_scheduler_num_cycles="1" --learning_rate="0.001" --lr_scheduler="constant" --train_batch_size="1" --max_train_steps="400" --save_every_n_epochs="1" --mixed_precision="fp16" --save_precision="fp16" --cache_latents --optimizer_type="AdamW8bit" --max_data_loader_n_workers="0" --bucket_reso_steps=64 --xformers --bucket_no_upscale

合并使用以下A1111扩展：

https://github.com/hako-mikan/sd-webui-supermerger