Nao [TerasuMC] [黒人の転校生に幼馴染をNTRる] - Lora

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模型描述

更新 IllustXL v0.1

这是早期版本!

当 IllustXL 进入更成熟的阶段,且训练和提示的最佳实践更加明确时,此模型将更新为正式发布版本。

  • 从 PonyV6 更改为基础 IllustriousXL

  • 改进的数据集/标签应使模型更具灵活性

  • 新版本在适应不同艺术风格的同时,也能在需要时保留原始风格

  • 新的提示结构,增加额外关键词以适应模型的灵活性

  • 触发词:girlnao, 棕色头发, 棕色眼睛, 低双马尾, 大胸部

  • 可选附加词:中等长度头发, 细长眼睛, terasu mc

  • 额外负面触发/关键词:草图, 平涂, 替代风格, 3d koikatsu

  • 权重:1

  • Illustrious-XL 上训练,但我使用 WAI-NSFW-illustrious-SDXL 进行提示

  • Illustrious-XL 最佳配合 Euler a 采样器

  • Clip Skip 1

  • 对于低于 1280x1280 的分辨率,全身图建议开启高分辨率修复(Hires Fix)

我个人的提示偏好:

  • 主提示:

masterpiece,best quality,amazing quality, girlnao, brown hair, low twintails, brown eyes,large breasts

  • 负面提示:

lowres, (bad quality, worst quality:1.2), bad anatomy, sketch, flat color,jpeg artifacts, ugly, poorly drawn,

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更新 PonyXL v2

  • 从 autismMix 更改为基础 PonyV6

  • 改进的数据集应使模型更具灵活性

  • 新版本在适应不同艺术风格的同时,也能在需要时保留原始风格

  • 新的提示结构,增加额外关键词以适应模型的灵活性

  • 触发词更改为 girlnao

  • 额外正面触发/关键词:棕色眼睛, 棕色头发, 低双马尾

  • 额外负面触发/关键词:草图, 平涂, 替代风格, 粗线条

我个人的提示偏好:

  • 主提示:

score_7_up,girlnao,棕色眼睛,低双马尾,棕色头发,中等长度头发,大胸部

  • 负面提示:

粗线条, 审查, 草图, 平涂, 替代风格, 洛丽塔, 年龄变小

关于标签 'alt style'

为提升模型灵活性,训练中使用了粉丝艺术,为避免风格偏离导致原风格被稀释,我们在数据集中加入了触发词。因此,若您希望尽可能保留原始风格,建议在负面提示中加入 'alt style' 标签。

一如既往,感谢您的支持,敬请期待下一次更新(Kanako)!

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更新 PonyXL v1

  • 已添加 PonyXL 版本!

  • autismmixSDXL_autismmixPony 上训练

  • 得益于 PonyXL,此模型相比 1.5 版本更具灵活性

  • 在 PonyXL 中不再需要 LoRA 块权重

大家好,

这是我对于 TerasuMC 最著名作品之一的尝试。虽然我个人并不特别喜欢*那种剧情*,但我不得不承认,我非常喜爱这些女孩的设计!经过多次失败和受限数据集的困难后,我认为大多数角色的最终效果令人满意。

也请查看本包中的其他角色!

模型特点

提供 4 个不同的 LoRA,每个角色一个,各自拥有独立的触发词。

  • 触发词: nao_\(terasu_mc\)

  • 重要:为避免过拟合,建议使用扩展 sd-webui-lora-block-weight 并将权重设为:OUTALL

  • 使用 0.7 至 1 的权重。请自行尝试找到最适合您的数值。

  • 我使用了 DivineEleganceMix Cartunafied,效果良好,因此建议使用具有动漫风格的检查点。

  • 可尝试不同采样器,但我使用 DPM++ 2M Karras 和 DPM++ SDE Karras 效果最佳。

  • Clip Skip 2 效果最佳。

  • 由于数据集有限,Ayumu LoRA 可能较难获得理想效果。

  • 高分辨率修复(Hires Fix)效果极佳,推荐使用 Lanczos 或 R-ESRGAN 4x+ Anime6B 作为放大器。

  • 虽未完全测试,但我使用 dramaticgecko1600 TerasuMC 艺术风格 时获得了一些有趣的结果,建议您也尝试一下,看看效果如何 ;)

训练信息

我对 LoRA 训练尚属新手,任何改进建议都十分感谢!

  • 数据集大小:80(合并)

  • 模型:AnyLoRA

  • 启用分桶(Buckets)

  • 迭代次数(Epoch):1

  • 重复次数:优质数据集 - 100,劣质数据集 - 50

  • 总步数:12000(合并),每组约 3000 步

如果您有角色建议,欢迎为我的下一个 LoRA 提供灵感!

另外,感谢超过 1000 次下载!

喜欢我的作品?请请我喝杯 Monster!

我的所有模型和图像将永久免费,无需感到有义务捐赠!

此模型生成的图像

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