【本模型训练过程未征得素材来源作者授权，如不恰当将立即下架。】

【请勿将本模型及生成的图片用于任何商业用途！】

【请勿利用本模型生成及传播不恰当的图片！！】

训练方法：

• 该Dreambooth采用了github上的kohya训练包。

• 训练设备为RTX A6000。

• 训练素材为70张FKEY老师的作品。并将其中脸部和上半身较为清晰的图片进行了二次裁剪，构成了总共134张图片的训练集。

• 图片全部裁剪为10241024。其中，全身和半身图为裁剪成7681024或1024*768后，添加黑色背景填补剩余空缺部分。

• 脸部图片（44张）repeat次数为25；上半身图片（56张）repeat次数为10；全身图片（34张）repeat次数为6。

• 打标采用了Danbroou(0.7)+swinv2_tagger_v3(0.35)。自动打标后仅删去了与boy相关标签，其他标签未进行进一步处理。

• 随后添加了触发词 fkey70。似乎是SDXL版本DB训练如果没有触发词，训练结果难以收敛。

• 开启了shuffle caption。但将fkey70固定。

• 全局学习率设置为1e-6。采用了constant的学习率调整策略。AdamW8bit优化器。

• 没有开启噪声偏移。关闭了enable bucket选项。

• REG图片为从相关网站获取。共使用320张，略大于素材集的2倍数量。

• 保存方法为按照step保存。每隔2500步保存一次。

• 计划最大步数为150000步。50000-100000步时画风还原程度较高且繁华性较好。100000-120000步左右过拟合对画面产生影响。120000-150000步区间内出的图已经完全无法使用了。

• 经过测试后，发布时所采用的70000步和75000步为原有特征表现和泛化性表现较为均衡的版本。

• clip skip在训练时为1。但跑图时采用了2。

• 采用了混合精度训练。

跑图：

• 非常建议采用Adetailer。

• 原始图片采用Euler A，step 28左右。当step过高，容易导致肢体错乱。CFG 5-7之间。

• 而Adetailer时，部分参数与原始图片不同。

• DPM++ 3M SDE Karras，step 40左右。

• 脸部高清化需要较高的迭代次数。CFG也需要开到8左右。

• 因为原始素材中猫耳元素较多。如果生成的角色不用猫耳时，最好在负面提示词中添加animal ears和cat ears

发布的两个版本间仅有细微的特征表现差别。请根据自己的偏好进行下载。