Shaded: Retro Anime (SDXL)

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v1.0

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模型描述

阴影风格

这是一个实验性LoRA

关键点

  • Shaded 未使用Booru标签进行训练

  • Shaded 使用自然语言描述进行训练，这些描述来自我一直在开发的一个复杂图像描述系统。

  • 尽管未使用Booru标签训练，但自然语言提示和Booru标签均可使用——可单独使用，也可混合使用。

    • 要使Booru标签生效，您需要一个基于Booru标签训练的基模型。

  • 可通过在负面提示中添加 subtitle / subtitles 或 text 来最小化字幕和文本输出。

    • 某些分辨率也可能导致更多或更少的字幕输出。

  • 大部分示例图像由数据集中的样本描述生成。

    • 此举旨在节省推理时间。

    • 对于部分提示，我额外添加了一些Booru标签以测试混合提示效果。

  • 由于我的电脑在推理时过热，示例图像有限。

    • 这并非模型问题，而是GPU已接近使用寿命。（RIP）

  • 鉴于该LoRA的实验性质，欢迎提出反馈与发现。请在下方链接的Discord线程或Civitai上提供您的反馈和成果。

    • 注意：我在Civitai上收到大量通知，可能需要一段时间才能看到您的评论。

使用方法

  • 建议LoRA权重为 0.8，但具体数值取决于您的基模型。

    • 如果风格过强，您可以降低权重，或使用HuggingFace仓库中提供的较早训练轮次（见下方链接）。

所有训练轮次可在 🤗HuggingFace** 上获取。**

局限性

  • 首先，这并非SDXL最佳的复古风格动漫LoRA——至少我认为不是。由于训练重点在于描述文本，我确实省略了通常在训练新模型/LoRA时采用的一些数据清洗和后处理步骤，这导致了以下限制。

  • 不想要的字幕、文字和水印。（参见“关键点”中如何最小化此类问题）

  • Booru标签的效果依赖于您的基模型。

  • 某些关键词对风格影响尤为显著。

问题/反馈/更新

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