涂色书 HiDream

此 HiDream LoRA 基于 Lycoris，可生成出色的线条艺术风格和涂色书图像。我发现其效果远优于我的涂色书 Flux LoRA。希望这能清晰展示该优秀模型所能实现的质量。

我建议使用 LCM 采样器配合 SIMPLE 调度器，因为不知为何，使用其他采样器在应用 LoRA 时会导致幻觉，影响图像质量。图库中部分图片附有提示词示例。

触发词：c0l0ringb00k, coloring book

推荐采样器：LCM

推荐调度器：SIMPLE

推荐强度：0.3-0.6

该模型使用 Simple Tuner 的 main 分支训练了 2000 步，重复 2 次，学习率为 4e-4。训练数据集总计约 90 张合成图像，所有图像均为 1:1 比例、1024x1024 分辨率，以适应 VRAM。

使用配备 24GB VRAM 的 RTX 4090 进行训练耗时约 3 小时，训练时间与 Flux LoRA 相当。标注使用 Joy Caption Batch 完成，指令经过修改，令牌限制为 128 个（超过此数量会在训练中被截断）。

生成的 LoRA 可根据提示生成非常出色的涂色书图像，无论是简单设计还是复杂设计皆可。我无意协助解决安装问题或回答无尽提问，每个环境都完全不同。

我使用 Full 训练该模型，并在 ComfyUI 中使用 Dev 模型进行推理，据称这是获得高质量输出的最佳策略。图库中每张图片均附有工作流，只需拖放至 ComfyUI 即可使用。

测试与训练耗费大量时间和个人资源。如果条件允许，请支持我的 KoFi —— 您的贡献将使我更有能力在云端进行训练，持续实验与分享。