Experimental 🧪 by Huggy
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模型描述
💡 在网站上搜索“huggy”以查找我所有的模型。
💡 今年早些时候（2024年），Civitai 将其后端从 A1111 切换到了 ComfyUI。这意味着你无法复用去年的提示词或种子来生成相同的图像。建议移除所有权重值，从头开始。
📒 这是一个大型 LoRA 复合体，请阅读下方表格！
📒 所有内容仍在持续改进中：
如你所见，我上传了许多使用不同训练轮数（epoch）、学习率（LR）和资源制作的相似 LoRA。每个 LoRA 都略有不同，我将在未来系统性地通过质量（过度锐化 / 伪影 / 未完成）、与训练源的相似度，以及角色特征（躯干变形、眼睛差、不自然感）来比较它们。
📒 实用提示：
为获得稳定结果，请使用训练轮数低于 7 的 LoRA，例如 V03E06；虽然训练轮数更高的 LoRA（如 V03E10）在还原训练源方面表现更好；
我的大多数作品均在 Civitai（后端为 A1111）上生成。如果你使用的是基于 ComfyUI 的生成器，请从头开始，重新设置提示词和参数（移除所有标签的权重值）。
首先检查基础模型：基于 Pony 的 LoRA 在大多数 SDXL 检查点上无效，反之亦然。
某些 LoRA 包含多个触发词（如 aaXXXxx、aaXXXxx 等），代表不同风格/角色。
每次使用尽量少的触发词以获得最佳效果；
CFG 值建议设置在 4.5（复杂场景）至 7.5（简单场景）之间；
对于动漫风格，建议从较低的训练步数（如 19 步）开始，使用 Euler a 采样器；若结果满意，可启用高分辨率修复 / 人脸修复（并将 Euler 步数设为 29）以提升整体质量；
对于写实照片，推荐使用 DPM++2M Karras 采样器，近景肖像建议 30+ 步，全身照建议 35+ 步。
不存在适用于所有生成的通用提示词或 LoRA 权重。如果你在写实检查点上使用动漫风格/角色 LoRA，建议从较低权重（如 0.7）开始。请忽略示例图像中的 LoRA 权重值，因近期存在一个 bug，线上生成的图像无论实际权重为何，都会显示为 1。
步数设置（影响所有标签的权重）与提示词复杂度密切相关。若生成结果出现多余物体（如手指、肢体），请降低步数（同时降低 LoRA 权重）；若物体消失、质量下降、纹理或真实感不足，请提高步数。
组合提示词并等待生成，就像翻阅一本神秘小说，你永远不知道下一个转折是什么。这是探索 AI 模型无限可能性的方式。要精确复现你预想的效果非常困难，因为你必须为每个标签找到合适的词典，而每个词本身都是模糊的变体，包含众多同义词。
训练素材主要聚焦于单个角色，这意味着如果你希望生成情侣图像，可能会得到意外结果。为解决此问题，你需要使用额外训练过多人物的 LoRA（如 ExpressiveH）或姿态 LoRA。一个好的多人物 LoRA 应包含尽可能多的双人、三人或团体姿态，而这无疑是一项艰巨的任务。
📒 下一版本需修复的问题：
基于 Pony 训练的结果比基于 SDXL 训练更通用，但当提示词包含 1 个人类和 1 个动物时，Pony 有强烈的倾向将两者融合。将 source_pony、source_furry 加入负面提示词无济于事。有人知道如何解决吗？
将训练素材数量减少至 ??? 或更少，这是我的大部分 LoRA 普遍存在的问题：过多训练图像会降低输出质量，图像源的质量比数量更重要。
提高训练素材的分辨率。
将训练步数减少至 1000，因为我发现较低训练轮数的 LoRA 结果更稳定。
📒 Illustra V04E03 检查点评分
这是一个包含 11 种（目标为 100 种）独特风格与姿态的 LoRA 复合体。目前，我已列出一系列待添加进此 LoRA 复合体的创意。准备训练素材耗费大量时间，每个 LoRA 需要 2–15 次迭代来修复伪影。我希望能在我发布前，用所有在线可用的检查点测试我的 LoRA，但由于我的 Buzz 已耗尽，目前无法进行这些操作。如果你喜欢我所展示的内容，请捐赠 Buzz。
📒 镜像问题
我注意到一些网站（如 Modelslab 和 yodayo）使用机器人镜像我的模型。尤其是 SeaArt，其下载量和生成量数据异常庞大。
我不介意你镜像我的模型——像 civitaiarchive 这样的网站一直都在这么做。
但我介意你阻止用户下载模型，并强制他们使用付费在线服务。
我也介意你声称版权或将生成内容的所有权授予用户。这些是开源模型，基于开源基础与有限所有权数据训练而成。任何人——包括我自己——都不应声称拥有版权。只需注明出处即可。