Trending on Civitai [Leco score]

使用 Leco 分数进行训练（https://civitai.com/articles/5416）

数据集包含 5000 张在 Civitai 上获得最多点赞的图像（正标签）与 10000 张随机选取的图像（负标签）。

权重范围：0.2~1.5

备注：

• 1.5 并非最佳权重，建议先选择一个良好的种子，然后尝试 0.3 到 1.5 之间的权重（它们都会产生不同的效果）

• 在 AnyLora 上使用 LecoScoreV2，沿 PartiPrompts 训练了 3000 步

• 在此数据集上训练分数不稳定（因为非常优秀的图像与普通图像之间的差异极小，网络每次可能捕捉到流行图像的不同特征）

• 评判标准（流行图像）存在问题。主要原因在于，它可能仅反映了大量粉丝或非常“主流”的主题。我更倾向于使用“每观看次数的正面反应数”（点击图像时显示的眼睛图标加数字），但这也同样会带来很大噪声。

• 数据集已包含在内（如需在此基础上进行训练）

• 示例图像有时在 Lykon 宇宙中渲染（此模型基于 AnyLora 训练，随后使用 Dreamshaper、Fast Negative、Easy Negative），我不得不为其他模型移除 Lykon 的负面提示

• -> Alpha 版本

编辑：

• 我一直对这个模型感到困扰，主要是其“主流审美”：大量不同颜色、背景虚化、芭比娃娃般的身体结构。换句话说，完全缺乏艺术性（粗粝但令人振奋、丑萌风格即 gurokawai、迷人气质而非仅完美的身材）。

• -> 我参加了一场讲座，其中有一张幻灯片展示了“人们根深蒂固的形象类型”，对比了新鲜食物（图库图像）与腐烂食物，并指出我们从生物与进化角度倾向于偏好新鲜食物图像，以确保食用无毒食品（但我本人非常反感这些毫无灵魂的图库图像，感觉像是视觉垃圾食品）。因此，这类模型可能基于数千人的平均判断，仅捕捉到低层次的心理偏见（如用大量颜色表现新鲜感、女性臀腰比高、避开诡异谷效应等）。

• 因此，这个 LoRA 以及美学评分可能无法区分“优秀的绘画技巧（好的艺术）”与“因人类大脑进化原因而显得悦目的内容（根深蒂固的审美偏好）”。目前只有一种“美学评分”。

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