Seylen

你能想象这个LoRA仅用3张图像就训练出来了吗？我也觉得不可思议，但它真的有效！

这是怎么发生的？

我用Perchance生成了初始图像：一张正面、一张侧面和一张背面，保持了足够的连贯性以 resembling 角色。在本地使用ComfyUI进行变体和超分辨率处理后，我想：“为什么不去试一下制作一个LoRA呢？”

在训练完上一个LoRA之后，我就一直在思考这个问题：“理论上，仅用3张图像和极少的标签词就能训练出一个角色LoRA”是可能的。

这样，LoRA只包含角色本身，而没有那些会拖慢训练步骤和生成效果的随机杂乱内容。考虑到这仅仅是第四代训练，而结果已经略微“过火”，这表明：使用极小的数据集和最少的标签，也能高效快速地完成LoRA训练。

回头来看，你或许还可以参考一下Hyper-LoRA论文，以及那个能在生成过程中动态生成LoRA权重的实验性模型。