Lamb (Kindred)
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模型描述
此 LoRA 专用于捕捉《英雄联盟》中 Kindred 的一半——优雅的猎手 Lamb 的外貌、风格与精髓。
与纯粹的风格 LoRA 不同,此模型在 UNet(视觉)和文本编码器(概念) 上均进行了训练。这使其能够理解 Lamb 作为角色的核心属性,从而在生成她的标志性特征时提供更高的一致性,从她的面具到她空灵的存在感。该模型非常适合创作详细的角色肖像、动作场景和艺术插图。
--- 使用说明 ---
激活方式: 生成 Lamb 时,请使用主触发词 lamb (kindred)。为获得最佳效果,可辅以描述性标签强化角色特征。
主触发词:
lamb (kindred)必要标签:
white hair(白发),lamb mask(羊面具),wolf mask(狼面具),animal ears(动物耳朵),hooves(蹄子),glowing(发光),holding bow(手持弓)负面提示: 若发现模型同时生成了两组耳朵,建议添加
human ears(人类耳朵)
推荐设置:
LoRA 权重:
0.7至1.0。建议从0.8开始尝试。模型: 任何 SDXL 基础模型。结果将因基础模型风格(如动漫、半写实)而异。
采样设置:
- 采样器: Euler Ancestral CFG ++
- 步数: 20
- CFG 缩放: 1.4
--- 角色与风格描述 ---
此 LoRA 旨在高保真再现 Lamb 的标志性设计:
标志性面具: 可稳定生成她佩戴的羊面具,以及代表其伙伴 Wolf 的狼面具。
空灵气质: 抓住她超凡脱俗、如幽灵般的特质,常伴有柔和的光晕。
核心解剖结构: 一致呈现她的白发、羊耳状耳朵和蹄足。
专属武器: 该 LoRA 擅长生成 Lamb 持有灵魂之弓的多种姿态。
整体艺术风格为插画式且简洁,能与流行的动漫风格 SDXL 模型良好融合,创造出生动且高品质的“永恒猎手”图像。
--- 训练细节 ---
此 LoRA 使用自定义 TOML 配置进行训练,关键参数如下:
基础模型: NoobAI Vpred 1.0
分辨率: 1024x1024(启用桶状分辨率,范围 256 至 4096 像素)
网络秩(维度): 64
网络 Alpha: 32
- 注:有意选择高于 Alpha 的维度,以降低权重调整幅度,有助于学习更精细的细节,并防止 LoRA 过度拟合(“过烤”)。
UNet 与文本编码器训练: 均已训练(
network_train_unet_only = false),以实现全面的角色概念学习。优化器: AdamW8bit
学习率:
2e-4(2×10⁻⁴)学习率调度器:
cosine_with_restarts(3 个周期)高级噪声调度: 使用
min_snr_gamma = 5和zero_terminal_snr = true提升图像构图与训练稳定性。精度: 全
fp16,以实现高效训练。批量大小: 1
最大训练轮数: 30

















