【Clothes】妮露 | Nilou Costume (Genshin Impact)

基本触发词：circlet, pelvic curtain, veil, skirt, crop top, puffy long sleeves, harem outfit, fake horns, neck ring, blue gemstone

备选触发词：thighlet, gladiator sandals, jewelry, from behind, bare back, back tattoo

其他：dancing, outstretched arms, armpits, bare shoulder, bare legs, underwear, ...

需要包含 1girl，solo，以及各种对人物特征的描述。目前测试发现画风略有受影响，DPM++ SDE Karras 采样更稳定（若使用了画风 LoRA，建议使用此采样器）。若发现画风异常，可尝试更换其他采样器或调整某些 LoRA 的权重。

模型存在轻微过拟合，部分细节错误可能源于基础模型的缺陷。此外，在提示词方面，thighlet 可能与 gladiator sandals 冲突，一般情况下无需使用 jewelry ...

———————————————

自白圣女模型以来，第二个炼制难度极高的模型，主要难点在于画风去除与特征保留。

使用以往的服装训练方法，会出现两种情况：要么特征拟合但画风与人物严重污染，要么人物与画风无污染但特征严重欠拟合。仅训练文本编码器虽能在一定程度上防止画风污染，但服装仍会欠拟合。

因此，我花费了五天五夜，终于提出了一种最终优化方案，在保持 UNet 和文本编码器训练流程不变的前提下，找到一个可衡量且直观反映画风影响的“核心指标”，在剔除画风干扰的同时不影响特征拟合，最终将原先训练心海服装的方法优化至近乎满意水平。

该方法在原有步骤中增加了画风正则化操作，以最大程度削弱 UNet 训练带来的画风污染影响。我将此方法命名为“迭代正则法”，总体思路如下：

蒙版图片打标 → 去画风 → 挑选蒙版 LoRA → 底模合并 → 目标图片打标 → 同概念合并 → 去概念 → 挑选目标 LoRA

若你的两个概念集图片各自的融合画风基本相似，则可在此结束。但若目标训练集与蒙版训练集的融合画风存在显著差异，在挑选目标 LoRA 后，还需再次进行去画风处理，并重新训练直至选出最终的 LoRA 模型。

在去画风过程中，若模型泛化性过差，建议采用 DDIM 采样方法，并将 eta 系数设为 0.5 以上。

目前，该方法可用于任何拥有多个服装概念的角色特定服装训练，这意味着即使是冷门角色，只要拥有另一套可替换服装，即可学习服装概念。建议直接使用角色的裸图作为第二套服装概念，如此甚至可仅用 3 张图训练出人物特征较简单的蒙版 LoRA。

不仅限于服装概念，该方法还可用于任何具体概念的分离训练，只需在原有步骤基础上稍作调整即可。此前多数问题经研究均已得出答案，但直接解释过于繁琐，此处不再赘述。如有任何疑问，欢迎在评论区提问。