Hitoshi Ashinano 🎨 Lumina-Image 2.0

描述

芦原妃名子是一位日本漫画家，以其沉思、怀旧且富有氛围感的叙事风格而闻名。他最著名的作品是《横道世之介》，于1994年以此作出道。这是一部设定在宁静后末日世界的日常系科幻漫画，自1994年至2006年在《月刊Afternoon》上连载。该系列荣获2007年星云奖最佳科幻漫画奖，并被改编为两部OVA动画。

在出道前，芦原曾担任《我的女神》创作者藤岛康介的助手。另一部重要作品是《PositioN》（1999–2001），这是一部探讨日常生活中魔幻现实主义的短篇漫画。他后期的作品包括《Kabu no Isaki》，最初于2007年以单篇形式发表，后发展为完整系列。

芦原的作品以极少对话、强大的女性主角以及高度沉浸的氛围为特色，常唤起宁静与惊奇之感。

使用方法

触发词为 Hitoshi Ashinano style。

我发布的所有图像均包含ComfyUI的工作流元数据。但仅作参考，我使用了以下参数：

shift: 6.0
steps: 40
cfg: 4.0
sampler: gradient_estimation
scheduler: sgm_uniform

训练

我使用了来自《横道世之介》的113张高分辨率图像进行训练。

在标注方面，我使用JoyCaption AlphaTwo的“描述性/长文本”提示模式。所有标注均以前缀“You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts. Hitoshi Ashinano style. ”开头。

训练在配备64GB内存的RTX 3090、Windows 11系统上使用ai-toolkit完成。我原计划训练至20000步，但在10000步时便停止了，因为此时已积累了大量优质检查点，平均损失也已趋于稳定。我实在等不及要测试LoRA在实际应用中的效果了 :) 经过多种提示测试后，我最终选用了第9000步的检查点。

训练超参数采用默认设置，但以下参数做了调整：

network.linear: 32
network.linear_alpha: 32
datasets.caption_dropout_rate: 0.1
optimizer: lion
optimizer_params.betas: [0.95, 0.99]
optimizer_params.weight_decay: 0.05
optimizer_params.lr: 2e-5
optimizer_params.noise_offset: 0.1
optimizer_params.lr_scheduler: constant