360 Face Camera
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模型描述
该 LoRA 使用总共 80 个视频（竖屏比例），每个视频 24 帧训练而成，仅训练了双块，因此文件大小仅为 172 MB，为总共 100 个训练轮次中的第 52 轮。
我建议强度设置为 1 至 1.5。
如果你使用 ComfyUI 的原生节点通过 Hunyuan 生成视频，我建议你测试使用采样器/调度器：dpmpp_2m + beta。
要使用它，你可以使用触发词：360c4m3r4，或遵循以下我认为效果非常好的提示结构：
360c4m3r4 场景以低角度特写展示 {CHARACTER DETAILS} 的面部和上半身。{BACKGROUND DETAILS}。{CHARACTER} 正在 {ACTION}，当其靠近时，{mouth/nose} 明显可见。整个场景中，{CHARACTER} 的视角没有显著变化；焦点始终集中在 {CHARACTER} 的面部上。
示例：
360c4m3r4 场景以低角度特写展示一只约克夏犬的面部和上半身。背景为超市。这只约克夏犬似乎正朝观众走来，当其靠近时，嘴巴清晰可见。整个场景中，约克夏犬的视角没有显著变化；焦点始终集中在约克夏犬的面部上。
请进行测试和调整，找出最适合你需求的提示。
我使用了我基于 diffusion-pipe 的 fork 进行训练，该版本提供了基于 Gradio 的界面和 Docker 镜像，只需一条命令即可完成整个环境的搭建并自动下载模型。如需使用，请参考仓库 README 中的说明：https://github.com/alisson-anjos/diffusion-pipe-ui；或使用 Runpod 或 VastAI 的模板。
https://runpod.io/console/deploy?template=t46lnd7p4b&ref=8t518hht
文章：使用 diffusion-pipe 接口、Docker、RunPod 和 Vast.AI 训练 Hunyuan 视频 LoRA | Civitai