Austin Osman Spare SD 1.5

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此LoRA专为“风格捕捉与风格融合”大赛创作 https://civitai.com/articles/2755

点击此链接查看合集 https://civitai.com/collections/85024

警告：此LoRA是在标准SD 1.5模型上训练的。是的！就是SD1.5默认附带的非常老旧的模型。若要获得最纯粹的风格迁移效果，请使用该模型。示例图片虽非基于SD1.5默认模型生成，但风格迁移效果依然明显。

注意：所有示例图片均使用RealisticVisionV5.1或类似写实型检查点生成，因此并不能准确还原Austin Osman Spare的作品风格，因为他的绘画和素描并非写实风格。不过，该风格确实能与写实内容融合。RealisticVision及其他1.5写实型检查点对写实风格有极高偏向性；若想获得更具绘画感的效果，建议使用卡通风格的检查点。

该LoRA基于英国艺术家Austin Osman Spare（1886–1956）的32幅艺术作品进行训练。我选择已故艺术家，是因为大多数在世艺术家发现自己的作品被用于训练AI时会非常不满；而死去的人不会介意。我使用了CivitAI的训练功能，其中包含500个“Buzz”标记。这是我首个LoRA……因为我太懒了，懒得学怎么用KohyaSS或其他LoRA生成工具 lol。

我没想到制作这样一个小小的LoRA竟会耗费如此多时间——整整12小时：做研究、寻找图片、学习制作LoRA、创建示例图片、测试，全都耗时良久。

我使用了stable-diffusion.site/image-to-prompt/为训练数据集中的图像生成提示词。我本可以使用我本地的Stable Diffusion a1111内置的CLIP，但我懒得下载，而使用网站还能省电，因为我无需运行GPU。

许多示例图片带有阴暗基调，因为Austin Spare的作品本身就具有黑暗与神秘主义风格。我本人是黑暗奇幻/神秘主义/秘教艺术的狂热爱好者，于是搜索了已故的神秘主义艺术家，他的名字出现了，我便选了他，因为他相对冷门，其作品数据最不可能出现在标准Stable Diffusion模型中。

训练数据集中使用了“Austin Osman Spare”（不加引号），因此它可能是一个触发词。

建议：使用触发词(Austin Osman Spare:1.2)并配合LoRA强度，以增强效果。可尝试调整CFG、降噪强度与CLIP跳过层数，这些参数会显著改变艺术风格。若想忠实还原Austin Spare的风格，其作品本应极度超现实——而我的示例图片则非常保守。