Prone Face Cam

daring_l

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v0.2 v0.1-alpha

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关于此版本

⚠️ 进行中（目前仅供测试者使用）

我相信开放开发。请勿期待目前能获得出色的效果。我发布此版本是为了获取反馈，并可能获得训练方面的帮助。
不幸的是，即使经过消融处理的gemma3，也让LTX变得相当棘手。尝试绕开“penis”、“cock”、“pussy”、“tits”这类词汇似乎能稍微简化问题。这就是为什么我从这里开始，而不是从传教士视角开始。
图库中的所有图像均为原始、未经处理的生成输出。
每张图像均附有其完整工作流，以确保完全可复现。
所有音频均来自原始模型。此LoRA的首次运行未包含音频训练。

训练细节

训练步数： 2,250
数据集： 12个视频
片段长度： 5秒
帧率： 25 FPS
训练中使用了消融处理后的Gemma3。

工作流与设置

基础工作流： ComfyUI为LTX-2（T2V 和 I2V）提供的默认模板
生成中使用了消融处理后的Gemma3
已测试完整版19b-dev和19b-dev-fp8，希望获得其他版本的反馈。
采样器： Res2s
采样步数： 20
其他LoRA： ltx-2-ic-detailer-lora

模型描述

⚠️ 进行中（仅用于测试）

我相信开放开发。请勿期待此项目能产生最佳结果。
图库中的所有图像均为原始、未经处理的生成输出。
图库中的最后4张图像为I2V。
每张图像均附有其完整可复现的工作流。
我知道LoRA文件很大。Rank 16的效果并不理想。如有降低文件大小的建议，非常欢迎！
欢迎任何反馈。

训练详情

训练者：直接来自LTX团队。https://github.com/Lightricks/LTX-2
训练步数：2,250
数据集：12个视频
片段长度：约5秒
帧率：25 FPS
分辨率桶：1024x576 - 121帧和 576x1024 - 121帧
- 帧数必须能被8+1整除
训练期间使用了Gemma3 abliterated。
本次发布未进行任何音频训练。

工作流与设置

基础工作流：ComfyUI默认模板，适用于LTX-2（T2V 和 I2V）
在19b-dev full 和 19b-dev-FP8上测试过
采样器：Res2s
采样步数：20
额外LoRAs：ltx-2-ic-detailer-lora
生成期间使用了Gemma3 abliterated。

此模型生成的图像

排序

未找到图像。