mono_to_color_skin_helper_lora

※此LoRA为早期实验性作品，因此不一定优于其他方法。
在某些情况下，ControlNet等技术可能更具便利性。

■此LoRA支持将黑白图像上色，尤其适用于漫画。

Kontext本身已具备上色能力，但有时在肤色准确性上表现不佳——此LoRA有助于改善这一点。

由于无法使用受版权保护的作品作为示例，我使用了自己生成的黑白AI图像。

真实漫画通常分辨率较低、布局复杂、线条扁平，因此转换难度更大。与AI图像相比，结果可能不够理想。

对于复杂情况，可将图像分段并专注单帧处理，以简化流程、减少混淆，并提升检测与转换效果。

■若您是Kontext新手，请参考以下网址的说明进行安装。

该工具文档详尽，设置简单。

■请以以下提示为基础，尝试优化为更贴近您期望最终效果的版本。

这同时也是我在LoRA训练时所使用的提示语。

在共享的工作流中，我已包含了几种我尝试过的提示变体。

“将此黑白图像转换为彩色图像。”

该提示同样适用于风格转换，如人物、2.5D、虚幻引擎或写实风格。
欢迎自由探索不同风格。

■然而，此LoRA并非万能。

相较于基础模型，它更倾向于纯粹上色，常导致画面显得扁平。

若原始图像本身扁平且缺乏细节，LoRA输出的结果也很可能同样扁平。

带有明暗和纹理的图像更有可能获得良好效果。

它不会自动应用理想的配色方案。

但使用如“转换为写实纹理”等提示，可平衡其扁平风格并增加深度。

若效果较弱，可尝试暂时关闭LoRA——其扁平倾向可能造成干扰。

调整权重或有助于找到更佳的纹理平衡。

金色头发似乎出现频率较高。

这可能是由于灰度图像中的高亮度区域被误判为金色，也可能与LoRA训练数据的分布有关。

■我使用AI Toolkit训练了此LoRA。

若您有兴趣尝试训练，开发者已在下方网址提供了教程——不妨一试！

我相信其难度会比您预期的更低。

■数据集详情：
我依照该教程，使用150张彩色二维插图训练了此LoRA。

■这150张彩色图像作为目标侧，假设其代表最终编辑完成的效果。

上述训练提示被应用于所有这些图像。

■彩色图像通过图像编辑软件转换为黑白图像，作为控制侧使用。

数据集主要聚焦于肤色，同时包含多样化场景以增强多样性。

多数图像为自然肤色，部分包含白色、黑色、红色或蓝色皮肤。

由于训练时仅使用简略的描述性字幕，未涉及细节，因此较难精确引导特定颜色，结果也可能与预期不符。

用于训练的字幕至关重要。

建议使用已在Kontext中表现良好的提示作为训练字幕。

当您感觉基于提示的优化已触及瓶颈时，可将这些提示作为LoRA字幕——它们是极佳的起点。

■数据集与字幕存在一定局限，这是一次低投入的实验。在某些情况下，此LoRA可能是不必要的，甚至可能产生负面影响。

■附注：对于影响角色外观的其他LoRA，可能已有类似效果的模型存在。
您可通过探索他人创作的LoRA，获得更佳结果。