Wan-LoRA-Arcane-Jinx-v1 [Wan 1.3B]

V2 已上线！

差异：

• 稍微弱一些，

• 更好地遵循提示，

• 减少了对其他角色的渗色现象

推理

看起来，模型更喜欢长描述性提示。请参见附带的视频以获取提示示例。根据我的测试，如果使用短提示，LoRA 效果会较弱。

推荐用于推理的工具：

• ComfyUI 原生节点

• Kijai 的 ComfyUI 封装节点

触发词：csetiarcane, Nfj1nx, blue hair

（如果仍不足以获得风格/角色，建议在提示中添加“animation style”。这有助于强化风格，但有时结果可能过于卡通化）

强度：0.9-1.0

训练细节（v1）：

我尝试了一种方法：先仅用图像训练 LoRA，达到一定步数后，再仅用视频继续训练。

• 学习率：2e-5

• 优化器：adamw_optim

• 训练轮数：15（图像）+ 7（视频）

• 步数：2550（图像）+ 2520（视频）

• 数据集：33 张图像 和 35 个视频

• 重复次数：10

• rank：128

• 批量大小：2

• 梯度累积步数：1

训练使用了 Diffusion-Pipe 仓库。

致谢

特别感谢 Kijai 为社区做出的不懈而卓越的工作，使我们能尽快使用这些解决方案；同时也感谢 Comfyanonymous 快速且高质量地将这些功能原生集成到 ComfyUI 中；还要感谢 TDRussel 快速向社区开放了 LoRA 训练功能。