(Project Sekai) Mochizuki Honami F.1 Dev LoRA Model
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模型描述
Mochizuki Honami F.1 Dev LoRA 模型
基于基础模型 FLUX.1 Dev 的 LoRA 模型。
我在训练时使用了两种不同类型的图像：卡片（不透明）和抠图（透明）。因此，背景将是单色的，不够灵活，我认为。所以你可以自由控制背景，我觉得。
使用方法
这个 LoRA 可以通过单个词“mochizuki honami”触发。不过，我仍建议你先在提示词中加入“1girl, solo, mochizuki honami”。（如果你使用 nunchaku 工作流，甚至不需要所谓的触发词。）同时，建议仅使用 Danbooru 数据集中的标签。
此外，我仅测试过 LoRA 权重为 1.25 的情况，尚不清楚较低权重是否仍能生成正常结果。（你可以自行测试并在评论区告诉我结果。）
在我的测试中，借助 nunchaku，
我可以在权重为 1 的情况下使用该 LoRA，且无需在提示词中输入 LoRA 文件名。
角色介绍
距离上一次发布 LoRA 已经又双叒叕快六兆年了（bushi）。刚放假那会儿我忙了一堆琐事，幸好现在正值暑假，终于重回正轨，决定继续干下去。
一些基本的训练参数
训练素材以人物卡片为主（Cards + Cutouts），其中 Cutouts 是透明的，但 Cards 不透明（
训练脚本直接采用 sd-scripts 的 sd3 分支，并受 fluxgym 编写脚本的启发，自行手工编写脚本和数据设置。
考虑到我的笔记本配置不佳，每次训练效率都不高，至今仍未找到有效降低 avr_loss 的方法（除了增加 steps，但那样更耗时），更致命的是
如何使用这个 LoRA
与正常使用 SD 1.5 的 LoRA 一样，使用 FLUX.1 Dev 作为基础模型，通过触发词“mochizuki honami”激活 LoRA（小提示：如果你跟我一样使用 nunchaku 工作流加载此 LoRA，甚至连这个所谓的触发词都不用写，直接描述该角色的主要特征即可）。默认权重设为 1 即可。当然，为确保角色的基本特征被正确触发（我通过删减部分标签来固定人物基础特征，这是本期训练策略上的变化），推荐添加“1girl,solo,mochizuki honami”等特征词，并尽可能仅使用 DeepBooru 词库中的词语。
面临的挑战
由于该 LoRA 仅针对这个新角色进行训练，因此在肢体等细节方面仍有较大不足。遗憾的是，F.1 不像 SD 1.5 那样可以随意加入 embeddings 来暂时解决肢体问题。我的评价是：反复抽卡吧（
（当然，如果你有很好的解决方案，欢迎在评论区指点，本人不胜感激 x）