[Illustrious/NoobAI] dooby3D

免责声明

• 请勿使用我的LoRA生成AI图像并在Twitter/X上将其粉丝艺术打上标签，除非你对该图像有足够贡献，则另当别论。

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描述 V1

• 探员Dooby。

• 可更换服装。

描述

• 使用LoRA GGPO测试（测试版本）。

• 首个NoobAI v-pred版本LoRA / 同时适用于Illustrious。

触发词

穿着白衬衫

dooby3d, 1girl, solo, mouse girl, blonde hair, black hair, white hair, multicolored hair, green eyes, tail, short hair, gloves, checkered gloves, blue overalls, goggles on headwear, shirt, short eyebrows, hair ornament, blue hat, green neckerchief, medium breast

未穿白衬衫（误删）

dooby3d, 1girl, solo, mouse girl, blonde hair, black hair, white hair, multicolored hair, green eyes, tail, short hair, gloves, checkered gloves, blue overalls, goggles on headwear, bare shoulders, collarbones, bare arms, checkered tube top, short eyebrows, hair ornament, blue hat, medium breast

任意服装

dooby3d, 1girl, solo, mouse girl, blonde hair, black hair, white hair, multicolored hair, green eyes, tail, short hair, short eyebrows, hair ornament, medium breast

限制

• 不支持[v1]

• 仅支持1种服装[v0.1]

训练详情 [V1 Illustrious]

LoRA类型

• LoRA GGPO

数据集

• 75张图像

参数

• 分辨率 = 768

• 批次大小 = 2

• 网络维度/alpha = 16,8

• 混合/保存精度 = bf16/bf16

• 优化器 = AdamWSchedulefree

• UNet学习率 = 1.75e-4

• TE学习率 = 8.75e-5

• 调度器 = 无

• Huber损失

步骤

• 迭代次数 = 10

• 总步数 = 3000

• 重复次数 = 8

工具

• sd-scripts

• torch 2.7.0 cu128

• RTX 3060 12 GB

平均权重

• UNet平均权重：0.00988162469796159

• TE1平均权重：0.008170449989847839

训练详情 [v0.1 NoobAI]

LoRA类型

• LoRA GGPO

数据集

• 70张图像

参数

• 分辨率 = 1024

• 批次大小 = 2

• 网络维度/alpha = 12,12

• 混合/保存精度 = bf16/bf16

• 优化器 = CAME + weight_decay=0.01

• UNet学习率 = 4.5e-5

• TE学习率 = 2e-5

• 调度器 = 带重启的余弦调度（3次）

• L2损失

• 额外参数

--v_parameterization --zero_terminal_snr

步骤

• 迭代次数 = 10

• 总步数 = 1750

• 重复次数 = 5

工具

• 我自定义的sd-scripts版本

• torch 2.5.0 cu124

• RTX 3060 12 GB

平均权重

• UNet平均权重：0.00935241486877203

• TE1平均权重：0.008072614941435555

训练详情 [v0.1 Illustrious]

LoRA类型

• LoRA GGPO

数据集

• 70张图像

参数

• 分辨率 = 1024

• 批次大小 = 2

• 网络维度/alpha = 12,12

• 混合/保存精度 = bf16/bf16

• 优化器 = CAME + weight_decay=0.01

• UNet学习率 = 4.5e-5

• TE学习率 = 2e-5

• 调度器 = 带重启的余弦调度（3次）

• L2损失

步骤

• 迭代次数 = 10

• 总步数 = 1750

• 重复次数 = 5

工具

• 我自定义的sd-scripts版本

• torch 2.5.0 cu124

• RTX 3060 12 GB

平均权重

• UNet平均权重：0.009963956746188078

• TE1平均权重：0.008257410062166551

*此LoRA用于研究新型LoRA训练技术，请勿用于损害角色形象（也请支持她）。

*如发现我的模型被转载至其他图像生成平台，请通知我。