Dual-Resolution Character LoRA: 512 vs 1024 Training Comparison

Woman_512 和 Woman_1024 LoRA 模型——分辨率对比实验

模型描述

这是一个实验性发布，包含两个 LoRA 模型，它们的训练参数完全相同，唯一的区别在于分辨率。两个模型均基于 WAN 2.2 基础模型，在同一数据集上使用相同的文本描述和训练设置进行训练，唯一变量是训练分辨率。

Woman_512：在 512x512 分辨率下训练的低噪声模型

Woman_1024：在 1024x1024 分辨率下训练的低噪声模型

实验目的

本实验旨在直接比较训练分辨率对 WAN 2.2 模型上 LoRA 性能的影响。

训练数据详情：

源图像：一张由 AI 生成的虚构女性角色图像

数据集构建：使用 Qwen Image Edit 将单张图像扩展为 24 种变体，涵盖不同姿势、表情、角度和背景

文本描述：通过 JoyCaption 自动生成

角色：完全虚构的女性角色，不基于任何真实人物

触发词：无需特殊触发词，只需在提示中包含“woman”即可。