Nose Picking

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v2

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模型描述

你好，这个模型旨在帮助生成“nose_picking”（抠鼻）标签未被IllustriousXL正确理解时的图像。

此前曾有一个LoRA尝试训练同一概念，但它是为SDXL设计的，在Illustrious版本上效果很差，因此我决定亲自训练一个（天哪，你根本不知道我多想放弃这个项目）。

在讨论版本之前，我想先简要总结一下这个LoRA：

  • 它有效吗？是的，它有效。
  • 它稳定吗？是的，只需极少量调整即可获得良好效果。
  • 为什么选择这个而不是其他？因为（在我写这段文字时）尚无其他替代方案。
  • 如何实现预览和版本部分所示的效果？我会尽量撰写详尽的“技巧”部分，总结我关于这个LoRA的所有经验；你也可以直接参考图库中的图片（我明天还会发布一些）。
  • 我喜欢这个模型，我该如何帮助？如果你喜欢我的作品——它所耗费的精力远超我愿意承认的——请留下评价，上传你的创作并分享给朋友。

大部分使用技巧已在版本部分列出，但如果你对更多技巧、提示和信息感兴趣，可以阅读下面的章节。

Nos3pick（v2）

此版本旨在协助生成包含“nose picking”（抠鼻）标签的图像。遗憾的是，IllustriousXL对该标签理解不佳，常生成其他手势（如“finger_in_mouth”很常见）。

v2（终于！）能够修复这一问题。尽管结果与我最初设想的略有不同，但效果相当不错。

最初计划是开发一个即插即用的LoRA，激活关键词为“nos3pick”……但第一次训练时，这个LoRA用起来相当笨拙（尽管仍比SDXL版本好）。于是我精选了测试中最优结果，构建了第二个数据集，重新训练，最终得到了这个版本。

这个LoRA基本实现了即插即用，你可以生成类似这样的图像：

当然，你可以自由调整表情，但为确保模型准确理解你的意图，可能需要额外添加关键词“nose pick”。

最后一次，我向你展示使用与不使用LoRA的差异：

不使用LoRA vs 使用LoRA

如你所见，LoRA确实有效（由于图像足够简单，我只需直接启用激活标签，无需任何额外调整）。

大部分测试均在Hassaku（Illustrious）和WAI-NSFW-illustrious-SDXL上进行。

技术细节：

本版本训练所用数据集包含100张不同图像，训练了约13个epoch，每个epoch重复2次。（是的，步数很多，但相信我，它们都是必需的。）

我常用的设置如下：

采样器：Euler A
步数：~28 ~30
CFG：~6

图像经过放大并使用adetailer处理，以获得更佳的最终效果。

放大器：4x_NMKD-Siax_200k 
步数：15
降噪：0.3

Adetailer：
面部
全眼检测

注意：adetailer 未用于任何手部优化 <- 因此手势效果100%来自LoRA。

（尽管我必须说明，在少数情况下，放大可修正手指未完全进入鼻孔或鼻子生成异常的图像。）

我遵循的提示结构为：

{你的提示}, <lora:Nos3pick:1> nos3pick, nose picking

有时你可能需要添加关键词“nose picking”以进一步稳定输出，或在图像过于复杂时使用（制作复杂表情时必须使用）。

那么如何使用它：

激活关键词：nos3pick，
[可选]：nose picking
LoRA权重：~1（1为最优值）

通常我会保持28步和CFG=6，然后尝试以下步骤：

仅使用激活关键词生成图像，判断是否需要第二个关键词。大多数情况下，不使用可选关键词图像已足够好；但如果效果不佳，我会添加第二个关键词（通常能解决问题）；若种子特别差且此法仍无效，我会尝试开启额外关键词并稍作种子变化。

（注意：这种情况仅发生过一次，且我需要生成的图像提示本身极其混乱。）

我测试得足够充分了吗？好吧，我可以说我的GPU已经准备好晋升为烤面包机了。

第一次测试分辨率为832*1216：

（每种分辨率的测试包含两组前后对比图）

注意：两张图之间唯一的区别是LoRA和两个激活关键词的存在与否。

第二次测试（896*1152）：

第三次测试（768*1344）：

最后一次也是最重要的测试是针对已知角色的兼容性测试。我使用了我角色LoRA中的角色生成图像：

备注（技巧与窍门）：

尽管并非必需（多数情况下），标签“nose_picking”对图像有极强的稳定作用，且在“nos3pick”之后使用该标签不会产生负面效果。因此，如果可能，请同时使用这两个标签。

标准表情较平淡，但当你同时使用两个标签时，可自由定制，无需担心。

此LoRA无需adetailer，但我强烈建议使用它以进一步提升图像质量。

以下标签均被完全支持：

张嘴，
微笑，
咬牙，
半闭眼，
格拉斯哥微笑，
冷笑，
;d，仅上牙
等等。

还有一些注意事项：

  • 如果你未明确说明室内/室外，也未描述背景，LoRA很可能生成室内图像。
  • 强烈建议不在正向提示中使用关键词“portrait”。
  • 建议在负向提示中使用关键词“close-up”。
  • 该LoRA基于“女性”图像数据集训练，因此若用于男性，需大幅降低LoRA权重（我在使用Brook时将其降至0.6）。

我希望这个LoRA能对你们中的一些人有所帮助。我怀疑自己再也不会碰这个手势了，因此我可以断言：这就是它的终极版本（至少在未来一段时间内如此）。

非常感谢你读完这一切（我知道我说得太多了）；希望你喜欢这个LoRA，期待在下个模型中再见。

此模型生成的图像

未找到图像。