漂浮头部 HiDream

漂浮头部 HiDream LoRA 基于 LyCORIS 构建，训练数据为风格化、以人物为中心的 3D 半身渲染图。我注意到 Sora 探索页面上一个流行提示，便萌生了以此为方向进行训练的想法。目标是精准构图，聚焦头部与颈部，搭配自然配饰、精细面部结构和柔和的影棚灯光。

使用画廊首图中嵌入的工作流生成的结果分辨率为 1760x2264。该工作流优先考虑视觉丰富度、一致性和质量，而非批量输出。

总体而言，输出效果非常干净、锐利且细节丰富，角色定位一致，光照行为可预测。此模型最适合用于富有表现力的角色设计、编辑素材，或任何需要高质量面部渲染的项目，特别适用于 img2vid、LivePortrait 或唇形同步。

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工作流说明

画廊首图中嵌入了多通道工作流，按顺序使用多种调度器与采样器，以最大化面部结构、配饰清晰度和纹理保真度。画廊中的所有图像均通过此流程生成。虽然该 LoRA 并未专门针对此工作流进行训练，但我同时开发了模型与多通道流程，因此尚未在单通道设置下广泛测试。最终通道的 CFG 设置为 2，可获得更清晰的细节与更明确的质感，如皱纹和毛孔；若输出显得过于锐利，可将 CFG 调整为 1。

该过程并不快速 —— 在 RTX 4090 上完成全部三通道扩散预计耗时 300 秒（有时第二通道已足够）。我仍在探索缩短推理时间的方法，欢迎您自行调整参数以达成理想效果。若您有所突破，请在评论区分享您的设置，供他人尝试。

我不需要您告诉我这很慢——请预期它就是慢的（三通道总共 300 秒）。

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触发词：

h3adfl0at，3D floating head

推荐强度：0.5–0.6

推荐 Shift：5.0–6.0

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版本说明

v1： 训练聚焦于不同年龄、面部结构和种族的孤立颈上部渲染，具备良好的主体多样性（年龄、种族、性别范围）与一致风格。

v2（进行中）： 我计划将 v1 的成果整合进 v2，以进一步提升一致性。

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训练参数

• 训练 3,000 步，2 次重复，学习率 2e-4，使用 SimpleTuner（耗时约 3 小时）

• 数据集包含 71 张生成的合成图像，分辨率为 1024x1024

• 训练与推理均在 RTX 4090 24GB 上完成

• 标注通过 Joy Caption Batch，使用 128 个 token

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我使用 HiDream Full 搭配 SimpleTuner 训练了此 LoRA，并在 ComfyUI 中使用 HiDream Dev 模型进行推理。

若您欣赏其质量，或希望支持未来类似的 LoRA 开发，欢迎通过以下链接支持我：
🔗 https://ko-fi.com/renderartist
🔗 renderartist.com