Inspired by Hans Thoma
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模型描述
汉斯·托马是谁？
汉斯·托马是一位德国画家。据维基百科：
尽管他曾师从多位大师，但他的艺术与现代理念几乎无甚关联，其风格部分源于早年对故乡宁静田园生活的印象，部分受德国早期大师尤其是阿尔布雷希特·阿尔特多费尔和老卢卡斯·克拉纳赫的启发。在热爱自然细节、精准的轮廓描绘以及偏爱地域性色彩方面，他与前拉斐尔派有着明显的相似之处。
那么，这个LoRA是关于什么的？
与我之前的LoRA尝试将构图元素和笔触/铅笔线条作为“风格”一部分不同，这次我专注于“整体氛围”。我最欣赏托马作品的是他的色彩运用、对比度以及某种超然的气质。我认为我在本LoRA中成功实现了这一点，至少我对结果基本满意。预期效果包括：绚丽的 foliage（ foliage 不翻译）、德国田园风光、强烈的色彩与对比、丰腴的女性形象、令人屏息的景色、北欧长剑、圣经主题（可尝试生成留着长胡须和长发的老者），以及现实主义与浪漫主义的融合。究竟有多少是来自托马，多少来自你的检查点，这尚有争议，但在我眼中，这是迄今为止我训练过的最出色的LoRA。
Illustrious 版本更新说明
Illustrious版本更贴近原作，更具绘画感，饱和度更低（后者是因为v-prediction在色彩表现上更优）。
基本满意吗？
是的。但仍有一些我不太喜欢的地方：例如，生成人物过于偏向艺术家家族成员的容貌，尤其像他妹妹阿加特；有时背景过于平淡（除非你明确加入“scenery”一词，但这一点稍后说明）；部分颜色过于刺眼，直击眼球。此外，托马的签名有时会重复出现，但其严重程度远不及W. W. Denslow LoRA。无论如何，我已在调整数据集，未来会推出新版本。
Illustrious 版本更新说明
我本人更喜欢Illustrious版本，未来会尝试为v-prediction也制作类似风格：色彩鲜艳但更具绘画感。
兼容性
这是一个v-prediction LoRA，基于Noob AI XL v-pred 1.0训练。它需要兼容的工具和正确设置，但所用检查点不必是v-prediction类型。例如，它能良好地与Noob Epsilon配合使用。它在基于Illustrious的检查点上也有一定效果，但表现不稳定，高度依赖检查点、提示词和“星象”（即各种因素的偶然结合）。以下是我测试过的模型：
Noob AI v-pred 1.0 和 eps-pred 1.1 —— 最贴近原始数据集，由于数据来源是画作和素描的照片与扫描，色彩略显灰暗、模糊，伴有颜料龟裂等效果。
Noobai-Cyberfix-V2/Perpendicular-Cyberfix-V2 (VPred) —— 我的首选。
noob_v_pencil-XL —— 对我而言是第二佳选择，带点动漫风格，但色彩表现极佳。
WAI-SHUFFLE-NOOB —— 明显是动漫风格，无法改变，但效果惊人。
NEW ERA (New Esthetic Retro Anime) —— 如其名，呈现复古动漫风格，效果非常有趣。
我还测试了大量Illustrious混合与微调模型，总体结论是：使用通用型检查点的效果优于动漫型检查点。实际效果因人而异。
以下为示例网格图。使用SwarmUI生成，种子 2041011578，提示词：by thoma, newest, masterpiece, best quality, absurdres, highres, general，负面词：worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro, blurry, expressionless，使用4x NMKD Superscale SP 178000放大至1.5倍。
使用技巧
享受创作过程。如果玩得不开心，就停下来做点别的吧。
尝试将风格/媒介标签放入正向和负向提示中（如果你的工具会自动为括号加权，请记得使用反斜杠
\转义）。加入
scenery（风景）可让平淡的画面更美观；或在负面词中加入simple background（简单背景）；也可两者并用。在正向提示中加入
realistic（写实）或photorealistic（照片级写实）可能毫无效果，或效果相同，但photorealistic更差；若放入负面词，效果则视检查点而定。如果你不希望出现蓝色，可在负面词中加入
blue，但不一定有效。别忘了，Illustrious 和 Noob AI 都更受益于自然语言提示，而不仅仅是标签。
在负面词中加入
simple background。在负面词中加入
signature, artist name, artist logo。如果你希望减少早期20世纪德国乡村风格，可具体描述服装与发型。
远景人物面部需要修正，近景肖像效果极佳。
尝试降低权重：0.1 已能明显影响图像，但建议从 0.25–0.3 开始。也可尝试更高权重：超过 1.1 可能产生奇怪效果，但也可能带来惊喜——我曾试到 2.5，但超过 2.0 几乎毫无意义。
进行细化与放大。
分享你的作品！我对你的结果非常感兴趣，无论好坏、是否端庄、是否艳丽或平淡。
可尝试的标签列表
将以下标签组合于正向或负向提示中，以微调结果。若你的工具会自动为括号加权，请记得使用反斜杠 \ 转义。
painting（媒介）
monochrome（单色）
greyscale（灰度）
simple background（简单背景）
ink（媒介）
graphite（媒介）
watercolor（媒介）
portrait（肖像）
hatching（纹理）
acrylic paint（媒介）
traditional media（传统媒介）
更新日志
Noob v-prediction v1.2
首次发布。此前所有版本均未成功。
技术数据（极客向）
使用103张图像，通过OneTrainer训练50个周期（共1150步，批量大小为4），采用Prodigy优化器。标签自动生成使用WD-eva02-large-tagger-v3，后经人工清理和扩展。所有图像均来自公开资源。
Illustrious XL v1.9.4
首个也是最后一个Illustrious版本。采用与Noob版相同的数据集，但使用了更优的OneTrainer设置。