Mudskulpt_SD1.5

在为生成泥制结构和物体的LoRA（低秩适配）模型进行训练时，定义通用标签和一个触发词至关重要，这有助于AI将这些概念关联起来。此外，选择合适的基础模型是实现高质量结果的关键。以下是推荐的步骤和建议：

触发词

选择一个独特且具描述性的触发词，作为在生成图像中调用此特定风格的关键字。例如：

• 触发词： mudsculpt

在每个训练样本的描述中都包含此词，以将其与湿泥制成的物体和雕塑风格建立关联。

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基础模型推荐

为获得高质量结果，请选择擅长处理细节纹理、材质和自然光照的基础模型。推荐以下模型：

1. Stable Diffusion 1.5 或 2.1：

   • 这些版本的Stable Diffusion适用于高细节的文本到图像生成任务。

   • 优点：在渲染纹理方面保真度高，对泥、黏土等材质适应性良好。

   • 建议结合自定义训练以获得最佳效果。

2. Dreamlike Photoreal 2.0：

   • 最适合生成写实效果。

   • 优点：在自然纹理和光影效果方面表现优异，尤其适用于光滑湿润表面。

3. Anything V5/V4：

   • 专为具有强烈细节和艺术化渲染的风格优化。

   • 优点：非常适合雕塑艺术和抽象主题，对泥制雕塑表现具有广泛适应性。

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训练与测试流程

1. 数据集准备：

   • 收集50–100张高质量的泥制雕塑和物体图像，涵盖人类、动物、车辆等多种类别。

   • 确保图像描述中包含通用标签和触发词。

2. 训练参数：

   • 使用kohya_ss或DreamBooth等LoRA训练框架进行微调。

   • 将学习率设置在1e-4至1e-5之间，以在保留基础模型风格的同时嵌入你独特的泥塑特征。

3. 模型测试：

   • 使用触发词进行提示，例如：

     • "A mudsculpt of a human figure sitting on a wooden table, made of glossy red-brown clay, partially constructed, with sculpting tools nearby, soft natural lighting."

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测试示例提示

在使用训练好的模型进行测试时，采用描述性提示结构：

text

Copy code

"A mudsculpt of a detailed lion roaring, crafted from red-brown glossy wet clay, with visible fingerprints and intricate texture, placed on a rustic wooden table with sculpting tools in a softly lit studio background."

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总结

• 通用标签： 聚焦材质、物体类别、环境和光照。

• 触发词： mudsculpt

• 基础模型： Stable Diffusion 1.5/2.1、Dreamlike Photoreal 2.0 或 Anything V5。

• 流程： 准备高质量数据集，使用一致标签进行LoRA训练，并用描述性提示进行测试。

如需进一步澄清或协助LoRA训练过程，请随时告知！