Dual-Resolution Character LoRA: 512 vs 1024 Training Comparison

Woman_512 および Woman_1024 LoRA モデル - 解像度比較実験

モデルの説明

これは、2つのLoRAモデルの実験的リリースです。両モデルは、1つの重要な違いを除き、すべてのパラメータが同一です：解像度です。両モデルは、WAN 2.2ベースモデルを使用して、同じデータセット、同じキャプション、同じ学習設定で学習されました。変更された唯一の変数は、学習解像度です。

Woman_512：512x512解像度で学習された低ノイズモデル

Woman_1024：1024x1024解像度で学習された低ノイズモデル

この実験の目的

この実験の目的は、WAN 2.2モデルにおける学習解像度がLoRAのパフォーマンスに与える影響を直接比較することです。

学習データの詳細：

ソース画像：フィクションの女性キャラクター1枚のAI生成画像

データセットの作成：Qwen Image Editを用いて、この1枚の画像から24のバリエーションを生成し、ポーズ、表情、角度、背景を多様化しました

キャプション：JoyCaptionを用いて自動生成

キャラクター：完全にフィクションの女性で、実在の人物に基づいていません

トリガーワード：特別なトリガーワードは不要です。プロンプトに単に“woman”を含めてください。