Onimai-characters-LoHa/LoRa おにまい || Oyama Mahiro / Oyama Mihari / Hozuki Kaede / Hozuki Momiji / Murosaki Miyo / Oka Asahi

请注意，第一个模型是使用 clip skip 1 训练的。如果你希望使用 clip skip 2，请使用第二个模型。

在大多数情况下，这两个模型的表现应该非常相似（只要你使用与模型训练时对应的 clip skip 设置）。最后两张示例图像中提供了一些对比。

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更新后的模型使用了截至 2023 年 4 月 30 日我收集的全部动画系列作品及粉丝艺术作品进行训练。

我认为这在 Miyo 和 Asahi 的表现上应该有所提升。

FujimiNemu 和 TenkawaNayuta 的图像数量较少，我认为它们并未被充分学习。

其他训练步骤的检查点可在配套的 Hugging Face 仓库中找到 https://huggingface.co/alea31415/onimai-characters，特别是 https://huggingface.co/alea31415/onimai-characters/tree/main/loha_all_0430。

和往常一样，这些网络是在 ACertainty 的基础上训练的，应能与大多数主流动画模型兼容。

对于 LoHa，我提供了 clip skip 1 和 clip skip 2 两个版本，而旧版 LoRa 是基于 clip skip 1 训练的（据我记忆是这样）。

你也可以尝试切换多种风格：aniscreen、fanart、edstyle、manga cover。但需要注意：

• aniscreen 可能与风格模型产生冲突
• edstyle 通常会带来文字，且一旦出现很难去除
• manga cover 有时也可能生成文字，但可通过合适的提示词和采样器缓解
• 大多数情况下，留空提示词可能是最稳妥的做法

补充说明：

• 服装似乎已被正确学习。我不确定触发每种服装所需的最低条件。请使用常识：例如制服可写为“school uniform, jacket”或“school uniform, suspenders”；对于 Mihari，可写“bolo tie, labcoat”。使用负向提示词避免混合效果。
• 训练过程中我仅移除了与眼睛相关的标签。因此在提示词中你可能需要提供更多关于发型的描述。我做出这个决定是因为每个角色在不同场景中会呈现多种发型。
• 采样器的选择主要取决于个人偏好，但有时会产生奇怪的效果。例如，当我使用 DDIM 时，manga cover 风格会出现大量奇怪内容。相比之下，Euler a 和 DPM++ 2S Karras 通常产生更好的结果。但该风格的训练图像中并无任何文字，因此这些内容的出现实在令人费解。

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我不需要支持或署名，但如果知道你正在使用我训练的模型并觉得有用，我会感到欣慰。

此外，我非常希望推动更多跨作品角色模型的发展。

如果你感兴趣，可以查看我的工作流 https://github.com/cyber-meow/anime_screenshot_pipeline。

我只是想传达一个事实：没有必要为每个 LoRA 只编码单一概念。