Lumina 2 增强包

所有封面图片均为模型的原始输出，1MP 分辨率，未放大，无手部/面部修复，甚至没有使用负面提示。

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目前支持：

• NetaYume Lumina (NTYM)

使用约7000张图像训练。

• 包括照片、数字艺术、动漫图像、太空图像……我所能想到的一切。许多专业子数据集，如服装特写、手部、复杂环境光等……

• 仅使用高分辨率、细节最丰富的图像。整个数据集平均像素为3.37 MP，约1800x1800，所有图像均由我亲自挑选。

• 采用 Google LLM 生成的全面自然语言描述。

• 动漫角色先由 wd tagger v3 标注，再由 Google LLM 优化为自然语言描述。

效果：

• 更好的背景、自然纹理、光影效果，以及更少的噪点。

• 可能略有提升的创意性和提示遵循能力。

为什么是一个整合包，而非针对不同方面单独的 LoRA？

这是一个数学问题。你可以询问 AI 快速回答：“当使用图像模型时，从数学角度来说，如果在模型上叠加过多 LoRA 会有什么问题？”

如果你一次性训练所有数据和概念，就不会产生冲突。

此外，更大的数据集可以防止过拟合。即使你仅用此模型生成动漫图像，照片数据中的知识仍能教会模型如何为动漫添加更多细节。这就是为什么我们都认为“数据集越大越好”。

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使用方法

推荐强度为 0.8~1。

对于数据集中的动漫图像，我在前缀中使用了 “Digital anime illustration.” 作为触发词，你也可以使用。

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许可证

本模型采用 Apache 许可证 2.0 发布。

附加条款：禁止出售或商业化合并此 LoRA 的模型。

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更新日志

注意：版本号无实际意义，仅为我的训练编号。

v0.27： 效果更强，具备默认风格。

v0.11： 基于 NetaYume v3.5 训练，完整运行，使用全部数据集，具备默认风格。

v0.8： 初始版本，基于 NetaYume v3 训练，测试运行，总训练数据约1k，无偏置，无默认风格。